Как найти исходные индексы окна max для фрейма данных? - PullRequest
Новая
       48

Как найти исходные индексы окна max для фрейма данных?

0 голосов
/ 28 декабря 2018

У меня есть датафрейм с DatetimeIndex, и я хочу найти максимальное количество элементов для каждого окна.Но также я должен знать индексы элементов.Пример данных: 

data = pd.DataFrame(
    index=pd.date_range(start=pd.to_datetime('2010-10-10 12:00:00'),
                        periods=10, freq='H'),
    data={'value': [3, 2, 1, 0, 5, 1, 1, 1, 1, 1]}
)

Если я использую прокатку с max, я теряю индексы: 

data.rolling(3).max()

Out: 

                     value
2010-10-10 12:00:00    NaN
2010-10-10 13:00:00    NaN
2010-10-10 14:00:00    3.0
2010-10-10 15:00:00    2.0
2010-10-10 16:00:00    5.0
2010-10-10 17:00:00    5.0
2010-10-10 18:00:00    5.0
2010-10-10 19:00:00    1.0
2010-10-10 20:00:00    1.0
2010-10-10 21:00:00    1.0

ЕслиЯ пытаюсь использовать argmax. Я получаю индексы как целочисленные индексы в каждом окне (но мне нужно найти исходные индексы даты и времени или просто целочисленные индексы для исходного кадра данных, чтобы можно было найти их с помощью iloc): 

data.rolling(3).apply(lambda x: x.argmax())

Out: 

                     value
2010-10-10 12:00:00    NaN
2010-10-10 13:00:00    NaN
2010-10-10 14:00:00    0.0
2010-10-10 15:00:00    0.0
2010-10-10 16:00:00    2.0
2010-10-10 17:00:00    1.0
2010-10-10 18:00:00    0.0
2010-10-10 19:00:00    0.0
2010-10-10 20:00:00    0.0
2010-10-10 21:00:00    0.0

Может ли кто-нибудь помочь мне найти в пандах хорошую функцию / параметры для этого?

Конечно, я могу использовать for, например: 

pd.DataFrame([{'value_max': data[ind: ind + window][target_var].max(),
               'source_index': data[ind: ind + window].index[data[ind: ind + window][target_var].values.argmax()]
              } for ind in range(1, len(data) + 1 - window)],
             index=data.index[1:-window+1])

И это работает.Но я хочу попытаться найти более элегантное решение с пандами.

Желаемый вывод: 

                           source_index  value_max
2010-10-10 13:00:00 2010-10-10 13:00:00          2
2010-10-10 14:00:00 2010-10-10 16:00:00          5
2010-10-10 15:00:00 2010-10-10 16:00:00          5
2010-10-10 16:00:00 2010-10-10 16:00:00          5
2010-10-10 17:00:00 2010-10-10 17:00:00          1
2010-10-10 18:00:00 2010-10-10 18:00:00          1
2010-10-10 19:00:00 2010-10-10 19:00:00          1

1 Ответ

0 голосов
/ 28 декабря 2018

Используйте Resampler.agg с пользовательской функцией, поскольку idxmax еще не реализовано для resampler: 

def idx(x):
    return x.index.values[np.argmax(x.values)]

df = data['value'].rolling(3).agg(['max', idx])
df['idx'] = pd.to_datetime(df['idx'])
print (df)
                     max                 idx
2010-10-10 12:00:00  NaN                 NaT
2010-10-10 13:00:00  NaN                 NaT
2010-10-10 14:00:00  3.0 2010-10-10 12:00:00
2010-10-10 15:00:00  2.0 2010-10-10 13:00:00
2010-10-10 16:00:00  5.0 2010-10-10 16:00:00
2010-10-10 17:00:00  5.0 2010-10-10 16:00:00
2010-10-10 18:00:00  5.0 2010-10-10 16:00:00
2010-10-10 19:00:00  1.0 2010-10-10 17:00:00
2010-10-10 20:00:00  1.0 2010-10-10 18:00:00
2010-10-10 21:00:00  1.0 2010-10-10 19:00:00

Спасибо, @SandeepКадапа для улучшения решения: 

def idx(x):
    return x.idxmax().to_datetime64()
...