数据为DataFrame类型，shape为（10,21），其中每行代表一个信号，最后一列是y值，用小波滤波python实现

在Python中，如果你有一个DataFrame类型的数据集，形状为(10, 21)，并且最后一列是目标变量`y`，你可以使用Scipy库的小波分析进行信号处理。小波分析是一种非平稳信号分析工具，可以捕捉到信号在不同尺度下的局部特性。

以下是实现步骤：

1. 首先，你需要安装必要的库，如pandas、numpy和pywt（Python的Wavelet Transform库）：

   pip install pandas numpy pywt

2. 导入所需的库并加载数据：

   import pandas as pd
   import numpy as np
   from pywt import wavedec, waverec

   # 假设df是你存储数据的DataFrame
   df = pd.read_csv('your_data.csv')  # 替换为实际文件路径
   data = df.iloc[:, :-1].values  # 提取信号列
   y_values = df.iloc[:, -1]       # 提取y值列

3. 使用`wavedec`函数对信号进行小波分解，这会返回各级小波系数数组：

   coeffs = wavedec(data, 'db4', level=2)  # 'db4'是小波基，level指定分解层数，可以根据需要调整

4. 对每个级别的小波系数进行滤波操作（例如，你可以选择阈值去噪或直接设置一些特定的系数），然后通过`waverec`函数重构信号：

   filtered_coeffs = [coeffs_level for coeff_level in coeffs[:-1]]  # 去除最高频率细节系数
   filtered_data = waverec(filtered_coeffs, 'db4')

5. 最后，你可以将重构后的信号与原始`y`值一起保存或进一步分析：

   result_df = pd.DataFrame(filtered_data, columns=data.columns[:-1])  # 保留原来信号的列名
   result_df['y'] = y_values  # 添加原y值列

   # 可视化比较或保存结果
   result_df.to_csv('filtered_data.csv', index=False)