wavelet = 'db4' level = 5 coeffs = pywt.wavedec(flow, wavelet, level=level) for i in range(1, len(coeffs)): coeffs[i] *= 0 filtered_flow = pywt.waverec(coeffs, wavelet) ax.plot(x[start_index:end_index], filtered_flow[start_index:end_index], label='Filtered') ax.legend() 将滤波后的数据生成csv格式存入原来csv文件的新一列（从新一列第二行开始存入） data['Filtered Flow'] = np.nan data['Filtered Flow'][start_index:end_index] = filtered_flow[start_index:end_index] data.to_csv(file_name, index=False) plt.show()如何将代码修改补充为滤波后的数据生成csv格式存入新的csv文件中，并将滤波前后的波形显示出来

您可以按照以下方式修改代码，以将滤波后的数据生成为CSV格式并存入一个新的CSV文件中，并在图形中显示滤波前后的波形。

import pandas as pd
import numpy as np
import pywt
import matplotlib.pyplot as plt

wavelet = 'db4'
level = 5
coeffs = pywt.wavedec(flow, wavelet, level=level)

# 将系数除第一个外都置为0
for i in range(1, len(coeffs)):
    coeffs[i] *= 0

# 重构滤波后的数据
filtered_flow = pywt.waverec(coeffs, wavelet)

# 将滤波后的数据生成CSV格式并存入新文件
data['Filtered Flow'] = np.nan
data['Filtered Flow'][start_index:end_index] = filtered_flow[start_index:end_index]
filtered_data = data[start_index:end_index]  # 选择滤波后的数据部分
filtered_data.to_csv('filtered_data.csv', index=False)

# 绘制波形图
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x[start_index:end_index], flow[start_index:end_index], label='Original')
ax.plot(x[start_index:end_index], filtered_flow[start_index:end_index], label='Filtered')
ax.legend()

plt.show()

这段修改过的代码将会：
- 根据给定的Wavelet和级别对数据进行小波分解。
- 将除第一个系数外的其他系数置零，实现滤波操作。
- 使用逆小波变换重构滤波后的数据。
- 将滤波后的数据存入原始数据的新列，并将该部分数据保存为CSV格式的新文件。
- 绘制原始数据和滤波后的数据的波形图。

请注意，您需要将代码中的"flow"替换为您实际的数据，并确保导入了所需的库。