滑动窗口并将 DataFrame 的元素与阈值进行比较

Question

假设我有以下数据框：

Time  Flag1 
0      0        
10     0
30     0
50     1
70     1
90     0
110    0

我的目标是确定任何窗口内的时间是否小于让行中的数字加 35，然后如果标志的任何元素为 1，则该行将为 1。例如考虑上面的示例：

时间的第一个元素是 0 然后 0 + 35 = 35 然后在值小于 35 的窗口中（即 Time =0,10,30）所有 flag1 值都是 0 因此第一行将被分配给0 等等。那么下一个窗口将是 10 + 35 = 45 并且仍然会包括 (0,10,30) 并且标志仍然是 0。所以完整的输出是：

Time  Flag1   Output
0      0         0   
10     0         0
30     0         1
50     1         1
70     1         1
90     1         1
110    1         1

为了解决这类问题，我想我可以像这样使用两个 for 循环：

Output = []
for ii in range(Data.shape[0]):
       count =0
       th = Data.loc[ii,'Time'] + 35
       for jj in range(ii,Data.shape[0]):
           if (Data.loc[jj,'Time'] < th and Data.loc[jj,'Flag1'] == 1):
                  count = 1
                  break
       output.append(count)

但是这看起来很乏味。因为内部 for 循环应该继续为整个数据长度。另外，我不确定当我们到达数据帧的末尾时，此方法是否会检查边界情况是否超出索引。如果有人可以评论比这更容易的事情，我将不胜感激。这就像一个滑动窗口操作，只是将数字与阈值进行比较。

编辑：我不想只比较两个连续的行。我想如果例如 30 + 35 = 65 那么只要时间小于 65 则如果 flag1 为 1 则输出为 1。

第二个例子：

Time  Flag1   Output
0      0         0   
30     0         1
40     0         1
60     1         1
90     1         1
140    1         1
200    1         1
350    1         1

Answer 1

假设我的评论中提到了一个窗口 k 之前的行和 k 之后的行：

import pandas as pd

Data = pd.DataFrame([[0,0], [10,0], [30,0], [50,1], [70,1], [90,1], [110,1]],
                    columns=['Time', 'Flag1'])

k = 1   # size of window: up to k rows before and up to k rows after 
n = len(Data)
output = [0]*n
for i in range(n):
    th = Data['Time'][i] + 35
    j0 = max(0, i - k)
    j1 = min(i + k + 1, n)  # the +1 is because range is non-inclusive of end
    output[i] = int(any((Data['Time'][j0 : j1] < th) & (Data['Flag1'][j0 : j1] > 0)))
Data['output'] = output

print(Data)

提供与原始示例相同的输出。并且您可以更改窗口的大小我正在修改k。

当然，如果想在之后检查任何行，那么在我的示例中只需使用 j1 = n。

Answer 2

import pandas as pd

Data = pd.DataFrame([[0,0],[10,0],[30,0],[50,1],[70,1],[90,1],[110,1]],columns=['Time','Flag1'])

output = Data.index.map(lambda x: 1 if any((Data.Time[x+1:]<Data.Time[x]+35)*(Data.Flag1[x+1:]==1)) else 0).values
output[-1] = Data.Flag1.values[-1]
Data['output'] = output

print(Data)

# show
Time    Flag1   output
0       0       0
30      0       1
40      0       1
50      1       1
70      1       1
90      1       1
110     1       1