У меня есть набор данных временного ряда, который я хочу разделить на меньшее время windows. Мой набор данных состоит из измерений датчика машины, и каждая точка данных помечена, метка указывает, находится ли машина в нормальном состоянии или возникает неисправность.
Делая мои данные на меньшие windows, я также хочу присвоить те же метки моим новым windows. Для этого я хочу посчитать количество «нормальных точек данных» и «точек данных ошибок» в каждом окне. Если количество «нормальных точек данных» выше, я хочу пометить временное окно как «нормальное», если количество «точек данных неисправностей» выше, я хочу пометить окно как «ошибка»
Мой фрейм данных имеет столбец с «0», указывающими «нормальный», и «1», указывающим «сбой».
Я строю матрицу объектов, в которой я сохраняю значения и показатели некоторых датчиков для каждого временного окна. Это код для матрицы объектов (в данный момент я создаю 100 раз windows):
features = np.array([[x[:,0].mean(), x[:,0].std(), x[:,1].mean(), x[:,1].std(), x[:,2].mean(),x[:,2].std()] for x in np.array_split(train_array, 100)])
Теперь я хочу добавить еще один столбец в эту матрицу объектов с метками «0» и «1», которые представляют состояние машины, как объяснено выше. Я подумал, может быть, с помощью итератора? Могу ли я построить этот столбец одновременно с построением матрицы объектов? Заранее спасибо:)