数据为DataFrame类型，用小波滤波python实现

在Python中，如果你有一个DataFrame类型的信号数据，并想使用小波分析（Wavelet Transform）对其进行滤波，可以利用`pywt`库来实现。以下是一个基本步骤：

首先，确保已经安装了所需的库，如果没有，可以使用`pip install pywt`来安装。

import pandas as pd
import numpy as np
from pywt import wavedec, wavedec2

# 假设df_data是一个包含信号数据的DataFrame
df_data = pd.DataFrame(data=np.random.randn(1000, 4), columns=['Channel1', 'Channel2', 'Channel3', 'Channel4'])

# 将DataFrame转换为numpy数组，方便处理
data_array = df_data.values

# 对每一列分别进行小波分解
wavelets = ['db4']  # 可以根据需求选择不同的小波基函数
coeffs = {}

for channel in df_data.columns:
    coeffs[channel], _ = wavedec(data_array[:, data_array.columns.get_loc(channel)], wavelets[0])

# 进行滤波处理，例如去除高频成分，可以保留低频系数
filtered_coeffs = {channel: [c各级别的低通滤波结果] for channel, c in coeffs.items()}

# 再将滤波后的系数重构回DataFrame
filtered_data = {channel: wavedec2(coeff, wavelets[0])[-1].T for channel, coeff in filtered_coeffs.items()}
filtered_df = pd.DataFrame(filtered_data)