用 scipy 和 pandas 在 python 中绘制山峰和山谷答案

【问题标题】：peaks and valleys plotting in python with scipy and pandas用 scipy 和 pandas 在 python 中绘制山峰和山谷
【发布时间】：2019-08-01 08:47:52
【问题描述】：

我想定位数据集中的所有峰和谷。我找到了一个可行的解决方案，但是我不得不手动进入并将列标题更改为仅包含一个单词的名称。我不会制作一个可以处理多个不同 csv 文件的函数，并且更改所有文件上的列名很麻烦

我已经尝试将列标题设为变量，但熊猫不喜欢这样。我收到错误“AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'typ”。

如果我手动将列名更改为“数据”，这是可行的。

 df = pd.read_csv(path,index_col=False).set_index('Timestamp')
    df = pd.DataFrame(df, columns=['Data'])

df['min'] = df.iloc[argrelextrema(df.Data.values, np.less_equal, order=n)[0]['Data']
    df['max'] = df.iloc[argrelextrema(df.Data.values, np.greater_equal, order=n)[0]]['Data']

这是我更想做的事情：

def peaks_valleys(path,typ,acc):

    df = pd.read_csv(path,index_col=False).set_index('Timestamp')
    df = pd.DataFrame(df, columns=[typ])

    n = acc #antall nummer sjekket før og etter

    df['min'] = df.iloc[argrelextrema(df.typ.values, np.less_equal, order=n)[0]][]typ
    df['max'] = df.iloc[argrelextrema(df.typ.values, np.greater_equal, order=n)[0]][typ]

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas numpy scipy

【解决方案1】：

使用df.typ 与df['typ'] 相同，因此它独立于typ 的值（引发AttributeError）。最好避开df.ColName；而是使用更安全的df['ColName']。

此外，您可以使用.rename 重命名列，或在read_csv 期间使用names=[...] 传递它们。

试试：

def peaks_valleys(path,typ,acc):

    df = pd.read_csv(path,index_col=False, names=['Timestamp', typ]).set_index('Timestamp')  #assuming you have two columns, the first of which is the timestamp
    n = acc
    df['min'] = df.iloc[argrelextrema(df[typ].values, np.less_equal, order=n)[0]][typ]
    df['max'] = df.iloc[argrelextrema(df[typ].values, np.greater_equal, order=n)[0]][typ]

【讨论】：