У меня есть набор данных в CSV-файле. Я импортировал его, используя панды в качестве кадра данных. Затем я упорядочиваю свои данные от наименьшего к наибольшему на основе столбца, который я назвал Vf.
Отсюда, что пытается сделать мой код:
Сгруппируйте отсортированный кадр данных (DF) в группы по 11.
Рассчитайте разницу между соответствующими минимальными и максимальными значениями в каждой группе.
Выполните итерацию по каждой группе и проверьте, не превышает ли разница между минимальным и максимальным значением какой-либо из групп более 0,2.
Если это условие выполняется для какой-либо из групп, я хочу, чтобы код удалил строку данных, содержащую минимальное значение этой группы, из оригинального кадра данных.
Затем снова отсортируйте и сгруппируйте фрейм данных, за исключением этой строки.
Повторите каждую группу снова, проверяя разницу между минимальным и максимальным значениями.
Он должен продолжать делать это, пока не пройдёт каждую группу и не обнаружит, что ни у одного из них нет разницы между минимальным и максимальным значениями, превышающими 0,2.
Прямо сейчас мой код делает это, насколько я могу судить. Но он не останавливается, когда я этого хочу, то есть, когда все группы имеют разницу между минимальным и максимальным значениями менее 0,2, он не останавливается. Кроме того, в этот момент фактически кажется, что строки добавляются обратно в исходный фрейм данных.
Вот код. Обратите внимание, что я установил, чтобы он проходил только первые две группы в моих данных. Также обратите внимание, что строки в цикле my спрашивают, чтобы он печатал операторы и форму отсортированного информационного кадра. Это все для предоставления информации в целях отладки.
def celling():
import numpy as np
import pandas as pd
Data = input("Name of File: ")
DF = pd.read_csv("Y:\CHRIS\{}.csv".format(Data), skiprows = 20, names = ["Serial","Bin","Ir","Vf"])
def sort(Data):
SortedDF = Data.sort_values(by='Vf')
GroupedDF = SortedDF.groupby(np.arange(len(SortedDF))//11)
GroupMax = GroupedDF["Vf"].max()
GroupMin = GroupedDF["Vf"].min()
GroupDiff = GroupMax - GroupMin
GroupMinIndices = GroupedDF["Vf"].idxmin()
#sort(DF)
for i in range(2):
if GroupDiff[i] > 0.2:
DF = Data[Data.index != GroupMinIndices[i]]
print("Group {} was bad.".format(i))
print(SortedDF.shape)
sort(DF)
else:
print("Group {} is good.".format(i))
print(SortedDF.shape)
sort(DF)
Вот пример того, как выглядит исходный фрейм данных:
Serial Bin Ir Vf
0 1 1.0 0.00161 170.7
1 2 1.0 0.00157 173.3
2 3 1.0 0.00169 171.0
3 4 1.0 0.00145 172.7
4 5 1.0 0.00170 171.4
5 6 1.0 0.00160 172.6
6 7 1.0 0.00180 172.4
7 8 1.0 0.00169 172.1
8 9 1.0 0.00147 170.9
9 10 1.0 0.00151 172.3
10 11 1.0 0.00142 171.8
11 12 1.0 0.00168 171.5
Вот пример кадра данных, отсортированный по Vf:
Serial Bin Ir Vf
477 478 1.0 0.00180 170.0
359 360 1.0 0.00139 170.1
247 248 1.0 0.00197 170.1
575 576 1.0 0.00159 170.2
267 268 1.0 0.00178 170.2
178 179 1.0 0.00277 170.3
82 83 1.0 0.00145 170.3
574 575 1.0 0.00162 170.3
97 98 1.0 0.00190 170.3
399 400 1.0 0.00172 170.4
21 22 1.0 0.00166 170.4
67 68 1.0 0.00176 170.5
103 104 1.0 0.00154 170.5
553 554 1.0 0.00169 170.5
533 534 1.0 0.00167 170.5
177 178 1.0 0.00160 170.5
35 36 1.0 0.00150 170.5
186 187 1.0 0.00165 170.5
363 364 1.0 0.00172 170.6
487 488 1.0 0.00159 170.6
Итак, в идеале, что код должен делать здесь, это проверить первые 11 строк этого примера, заметить, что разница между самым большим и самым маленьким значениями в этих 11 больше, чем 0,2, и удалить строку с минимальным значением из этого первого 11, в этом случае это будет строка с серийным номером. 478. Затем он должен перегруппировать данные, где строки 2-12 в приведенном выше примере теперь составляют первую группу из 11. Затем следует заметить, что разница min / max по-прежнему превышает 0,2, и начать все сначала. Ниже должна быть первая группа из 11 из приведенного выше примера после выполнения кода
178 179 1.0 0.00277 170.3
82 83 1.0 0.00145 170.3
574 575 1.0 0.00162 170.3
97 98 1.0 0.00190 170.3
399 400 1.0 0.00172 170.4
21 22 1.0 0.00166 170.4
67 68 1.0 0.00176 170.5
103 104 1.0 0.00154 170.5
553 554 1.0 0.00169 170.5
533 534 1.0 0.00167 170.5
177 178 1.0 0.00160 170.5
А вот результат моего кода в его нынешнем виде:
Group 0 was bad.
(643, 4)
Group 0 was bad.
(642, 4)
Group 0 was bad.
(641, 4)
Group 0 was bad.
(640, 4)
Group 0 was bad.
(639, 4)
Group 0 is good.
(638, 4)
Group 1 was bad.
(638, 4)
Group 0 is good.
(637, 4)
Group 1 was bad.
(637, 4)
Group 0 is good.
(636, 4)
Group 1 was bad.
(636, 4)
Group 0 is good.
(635, 4)
Group 1 was bad.
(635, 4)
Group 0 is good.
(634, 4)
Group 1 was bad.
(634, 4)
Group 0 is good.
(633, 4)
Group 1 is good.
(633, 4)
(634, 4)
(635, 4)
(636, 4)
(637, 4)
(638, 4)
(639, 4)
Group 1 is good.
(639, 4)
(640, 4)
Group 1 is good.
(640, 4)
(641, 4)
Group 1 is good.
(641, 4)
(642, 4)
Group 1 is good.
(642, 4)
(643, 4)
Group 1 is good.
(643, 4)
(643, 4)
Обратите внимание, как он удаляет строки, когда читает, что в группе 0 разница между максимальным и минимальным превышает 0,2. Затем он переходит к группе 1. Когда он читает, что максимальная / минимальная разница в группе 1 больше 0,2, он удаляет строку и возвращается к началу цикла for (я знаю, что это не очень эффективно) , Однако обратите внимание, что теоретически он должен остановиться, как только прочитает, что Группа 0 хороша, а затем что Группа 1 хороша, но это не так. И обратите внимание, что после прочтения они оба хороши, кажется, что они начинают добавлять строки обратно в фрейм данных.
Если бы кто-нибудь мог объяснить, почему мой код делает это, или объяснить, что делает мой код, если он этого не делает, это было бы очень признательно. Обратите внимание, я новичок в Python, так что будьте добры! :)