检测变化是列值和绘图

Question

第 2 列中的我的数据（此处以标题名称 N 显示）包括从 0 到 15 或从 0 到 7 等重复的周期数。第 3 列 CN由CN = np.cumsum(np.abs(np.diff(N)))计算

我想根据 CN 值从数据中获取切片。从值 1 到 14 以及从值 29-36 等等，然后绘制 N 和 CN 。 我面临的问题是我必须在绘图之前手动检查切片的 CN 值。我想要一个程序，它可以在 CN 值突然跳跃然后绘图时对数据进行切片

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+-------+-----+----+-------+
| index |  N  | CN | Vdiff |
+-------+-----+----+-------+
|   524 |   2 |  1 |   0.0 |
|   525 | 2   |  1 |   0.0 |
|   526 |   2 |  1 |   0.0 |
|     . |     |    |       |
|     . |     |    |       |
|  5900 |  15 | 14 |   0.0 |
|  5901 |  15 | 29 |   0.1 |
|  5902 |   0 | 29 |   0.0 |
|     . |     |    |       |
|     . |     |    |       |
| 33001 |   7 | 36 |   0.0 |
| 33002 |   7 | 36 |   0.0 |
| 33003 |   7 | 43 |   0.1 |
| 33004 |   0 | 43 |   0.0 |
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import matplotlib.pyplot as plt
flt1 = (data['CN'] > 0) & (data['CN'] <= 14) 
Amp1 = data.loc[flt1] 

flt2 = (data['CN'] > 30) & (data['CN'] <= 36)   
Amp2 = data.loc[flt2]  

Amp1.plot(x='N',y='CN',kind='line')

Answer 1

如果我正确理解了您的问题，您希望在 CN 的跳跃之间生成图。然后，下面的代码应该做到这一点：

import matplotlib.pyplot as plt

jump_size = 5 # the size of what you consider to be a "jump" in CN
idx = list( data.index[data.CN.diff() >= jump_size] + 1 ) # find jump indexes

# if necessary, add the first index and the last index of your data
if idx[0] != 0: idx = [0]+idx
if idx[-1] != data.shape[0]: idx = idx+[None]

# produce plots between the jumps in CN
for imin,imax in zip(idx[:-1], idx[1:]):
    data.iloc[imin:imax].plot(x='N',y='CN',kind='line')
    plt.show()

如果这会产生您想要的结果，请告诉我。

编辑：根据 cmets 的要求，这里是与以前相同的 for 循环，但使用 matplotlib 绘图而不是直接从 pandas 数据帧绘图：

for imin,imax in zip(idx[:-1], idx[1:]):
    data_slice = data.iloc[imin:imax]
    plt.plot(data_slice.N, data_slice.CN)
    plt.show()