Python 判断datafram中3秒内变化小于±5Nm的变量

可以使用 pandas 库中的 diff() 函数来计算每个变量在相邻时间点之间的差值，然后使用 abs() 函数取绝对值，再使用 rolling() 函数计算滑动窗口内的均值，最后使用 apply() 函数筛选出变化小于±5Nm的变量。具体代码如下：

import pandas as pd

# 假设数据框名为 df，时间列名为 time，变量列名为 var
df['diff'] = df.groupby('var')['var'].diff()
df['diff_abs'] = df['diff'].abs()
df['mean_diff'] = df.groupby('var')['diff_abs'].rolling('3s').mean().reset_index(, drop=True)
result = df.groupby('var').apply(lambda x: x['var'] if x['mean_diff'].max() <= 5 else None).dropna().unique().tolist()

其中，result 是一个列表，包含了变化小于±5Nm的变量名。

相关问题

用Python筛选出dataframe中时间列3秒内变化小于±5Nm的所有

### 回答1：
数据，你有什么建议？

我建议您可以使用 pandas 库中的 diff() 函数来计算时间列的变化值，然后使用 abs() 函数取绝对值，再使用 loc[] 函数筛选出变化小于等于 5 的数据。具体代码如下：

df['time_diff'] = df['时间列'].diff()
df = df.loc[abs(df['time_diff']) <= 3, abs(df['变化列']) <= 5]

### 回答2：
要用Python筛选出DataFrame中时间列3秒内变化小于±5Nm的所有行，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，导入必要的Python库，例如pandas和datetime。

   import pandas as pd
   from datetime import timedelta

2. 加载DataFrame并确保时间列有正确的数据类型。

   df = pd.read_csv('data.csv')  # 假设数据保存在名为data.csv的文件中
   df['时间列'] = pd.to_datetime(df['时间列'])  # 将时间列转换为正确的数据类型

3. 对时间列进行排序。

   df = df.sort_values(by='时间列')

4. 使用循环遍历DataFrame的每一行，并检查连续两行之间的时间间隔是否小于等于3秒，并且对应的数值变化是否小于±5Nm。

   selected_rows = []  # 存储筛选出的行
   prev_row = None  # 存储前一行

   for index, row in df.iterrows():
       if prev_row is not None:
           time_diff = row['时间列'] - prev_row['时间列']
           if time_diff <= timedelta(seconds=3) and abs(row['数值列'] - prev_row['数值列']) <= 5:
               selected_rows.append(row)
       prev_row = row

5. 将筛选出的行组合成一个新的DataFrame。

   selected_df = pd.DataFrame(selected_rows)

6. 最后，可以根据需要进行进一步的处理或分析。

### 回答3：
要使用Python筛选出DataFrame中时间列3秒内变化小于±5Nm的所有数据，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保已经导入了必要的Python库，包括pandas和datetime：

import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

2. 然后，读取DataFrame数据，并确保时间列的数据类型为datetime类型：

df = pd.read_csv('your_dataframe.csv')
df['时间列'] = pd.to_datetime(df['时间列'])

3. 创建一个空的DataFrame，用于存储筛选后的结果：

filtered_df = pd.DataFrame(columns=df.columns)

4. 遍历原始DataFrame中的每一行数据：

for i, row in df.iterrows():

5. 在循环内，获取当前行的时间和Nm值：

    current_time = row['时间列'].to_pydatetime()
    current_value = row['Nm']

6. 根据当前时间，计算3秒前的时间：

    three_sec_ago = current_time - timedelta(seconds=3)

7. 在三秒前和当前时间之间，筛选出时间列在该范围内的数据：

    mask = (df['时间列'] >= three_sec_ago) & (df['时间列'] <= current_time)
    within_three_sec_df = df.loc[mask]

8. 检查在该时间范围内，Nm值的变化是否小于±5Nm：

    if within_three_sec_df['Nm'].max() - within_three_sec_df['Nm'].min() <= 5:

9. 如果满足条件，将该行数据添加到筛选结果的DataFrame中：

        filtered_df = filtered_df.append(row)

10. 最后，保存筛选结果到新的csv文件中：

filtered_df.to_csv('filtered_dataframe.csv', index=False)

这样，筛选出来的所有时间列3秒内变化小于±5Nm的数据将会保存在filtered_dataframe.csv文件中。

用Python筛选出dataframe中时间列3秒内变化小于±5Nm的所有数据

您好，我可以回答这个问题。您可以使用Python中的pandas库来筛选出dataframe中时间列3秒内变化小于±5Nm的所有数据。具体实现方法如下：

1. 首先，将时间列转换为datetime类型，并将其设置为dataframe的索引。

2. 然后，使用pandas的resample函数将数据按照3秒为一个时间段进行重采样，并计算每个时间段内的最大值和最小值。

3. 接着，使用pandas的shift函数将最大值和最小值分别向上和向下移动一行，以便进行后续的计算。

4. 最后，使用pandas的query函数筛选出变化小于±5Nm的所有数据。

具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将时间列转换为datetime类型，并将其设置为dataframe的索引
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])
df.set_index('time', inplace=True)

# 按照3秒为一个时间段进行重采样，并计算每个时间段内的最大值和最小值
resampled = df.resample('3S').agg({'value': ['max', 'min']})

# 将最大值和最小值分别向上和向下移动一行
resampled['value_max_shifted'] = resampled['value']['max'].shift(1)
resampled['value_min_shifted'] = resampled['value']['min'].shift(-1)

# 筛选出变化小于±5Nm的所有数据
result = resampled.query('(value_max_shifted - value_min_shifted) <= 5 and (value_max_shifted - value_min_shifted) >= -5')

# 输出结果
print(result)