用列表中的前一个值替换不需要的值答案

【问题标题】：Replace unwanted value with the preceding value in the list用列表中的前一个值替换不需要的值
【发布时间】：2017-04-01 07:43:26
【问题描述】：

我在数据框中有以下signalId (df)。我正在尝试在替换不需要的 signalId 时平滑此信号

在以下示例中， a) 第 6 个 ID 03 应替换为 01 b) 第 12 和第 13（分别为 04 和 05）应替换为 02

如果我知道确切的位置，我可以替换该值，但如何循环执行此操作？

df.id.loc[6] = 01

【问题讨论】：

有逻辑吗？比如两行之间的差异不应超过某个阈值等？
没有这样的逻辑，Kartik。我可以在 01 之后立即获得信号 51 - 但是，我必须清理/替换意外值。它应该是 1、2 等的系列。

标签： python loops pandas replace

【解决方案1】：

此代码可以解决问题...假设确定 3、4、5 无效的逻辑是它们大于 2。

您可能需要对您的逻辑进行一些调整以找到不合适的值，但下面的其余过程应该可以工作。基本找到无效值，设置nan。然后 ffill() 最后。

import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.Series([51,51,1,51,51,1,1,2,1,1,1,48,48,2,48,
                  1,1,1,1,3,1,1,2,2,2,4,5,2,2,2])

# answer is 2, 7, 13, 19, 25, 26

# size 1 gaps. 
# get the next value, 
data_pr = data.shift(-1)
data_nx = data.shift(1)

# % exclude the first 2 items from the filder. 
data_nx[:1]= data[:1]
data_pr[-1:] = data[-1:]
#data_lag2[:2]= data[:2]

# % find the idx where data != data_lag1 && data == data_lag2
data[(data != data_pr) & (data != data_nx) & (data_pr == data_nx) ]=np.nan
# % get invalid values that are 2 in a row... 
data_pr2 = data.shift(-2) 
data_nx2 = data.shift(2)   
data[(data != data_pr) & (data != data_nx) & (data_pr2 == data_nx2) ]=np.nan
# %
assert (data[data.isnull()].index.values == np.array([2,7,13,19,25,26])).all()
data.ffill(inplace=True)

【讨论】：

Pab，如果 id 是递增顺序，这将解决。我可能有[51,51,1,51,51,1,1,2,1,1,1,48,48,2,48]
你如何定义这个id是“不正确的”？还是需要删除？是在黑名单上还是不在白名单上的ID？是方差吗？是非连续出现吗？
其非连续出现 - 偏离有效信号。
我修改了运行在两个示例组合上的代码。它可以处理一个或两个不连续的项目......
谢谢你，Prob。这真的很有帮助！