パンダは、関数の結果

Question

私は、電力システムの時系列データを分析していますに応じて時系列データをGROUPBY、と私は、ある閾値を超えた連続したデータポイントを見つけようとしています。

私は現在、これを行うには、手動で行でExcelの数式列を使用していますが、私は、これはGROUPBY機能Pythonのパンダで行うことができることを実現し、より効率的な方法を検索しようとしていますIとして。限り私が読んだとして、GROUPBY機能のみのグループの行として、彼らは同じラベルを持っている場合は

、。私がしたいのは、value => 3であるかどうかを調べるgroupbyに特定の関数を渡し、その値をグループ化し、しきい値=> 3を破る開始時刻と終了時刻でインデックス付けすることです。

入力：

+-------+---------+------+ 
| Index | Time | Value| 
+-------+---------+------+ 
|  0 | 00:00:01| 3 | 
|  1 | 00:00:02| 4 | 
|  2 | 00:00:03| 5 | 
|  3 | 00:00:04| 2 | 
|  4 | 00:00:05| 6 | 
|  5 | 00:00:06| 7 | 
|  6 | 00:00:07| 1 | 
|  7 | 00:00:08| 9 | 
+-------+---------+------+ 

出力：

+-------+-----------+----------+--------+ 
| Index | TimeStart | TimeEnd | Value | 
+-------+-----------+----------+--------+ 
|  0 | 00:00:01 | 00:00:03 | 3,4,5 | 
|  1 | 00:00:05 | 00:00:06 | 6,7 | 
|  2 | 00:00:08 | 00:00:08 | 9  | 
+-------+-----------+----------+--------+ 

Answer 1

• CRE未満3
• 累積和マスクを作成します。グループここ以上3
• フィルタマスクによってdf、次いでgroupby
• 使用aggは列

---

mask = df.Value.lt(3) 
grp = mask.cumsum() 

d1 = df[~mask].groupby(grp[~mask]).agg(dict(
    Time=['first', 'last'], 
    Value=lambda x: ','.join(map(str, x)) 
)) 

d1.columns = ['TimeStart', 'TimeEnd', 'Value'] 

d1 

     TimeStart TimeEnd Value 
Value       
0  00:00:01 00:00:03 3,4,5 
1  00:00:05 00:00:06 6,7 
2  00:00:08 00:00:08  9