在特定点对 DataFrame 进行切片并绘制每个切片

Question

我是编程新手，Pythone 你能帮我吗？我有一个看起来像这样的数据框。

d = {'time': [4, 10, 15, 6, 0, 20, 40, 11, 9, 12, 11, 25], 
     'value': [0, 0, 0, 50, 100, 0, 0, 70, 100, 0,100, 20]}    
df = pd.DataFrame(data=d)

我想在 value == 100 时对数据进行切片，然后在图中绘制所有切片。所以我的问题是如何按照描述对数据进行切片或切割？为了绘图而保存切片的最佳结构是什么？

注意 1：值列没有我可以使用的频率，它在 0 到 100 之间变化，时间是任意的。

注意 2：我已经尝试过这个解决方案，但我得到了相同的结果 table

decreased_value = df[df['value'] <= 100][['time', 'value']].reset_index(drop=True)

How can I slice one column in a dataframe to several series based on a condition

提前致谢！

Answer 1

编辑：

这是处理我的第一个答案的更简单方法（感谢@aneroid 的建议）。

获取 value==100 处的索引并添加 +1 以便它们落在每个切片的底部：

indices = df.index[df['value'] == 100] + 1

然后使用numpy.split（感谢对该方法的回答）制作数据帧列表：

df_list = np.split(df, indices)

然后在 for 循环中为每个切片绘图：

for df in df_list:
     --- plot based on df here ---

详细/从头开始方法：

您可以像这样获取 value==100 的索引：

indices = df.index[df.value==100]

然后将最小和最大的索引相加，以免遗漏df的开头和结尾：

indices = indices.insert(0,0).to_list()
indices.append(df.index[-1]+1)

然后循环通过一个while循环来切割数据帧并将每个切片放入一个数据帧列表中：

i = 0
df_list = []
while i+1 < len(indices):
    df_list.append(df.iloc[indices[i]:indices[i+1]])
    i += 1

Answer 2

我已经用for loop解决了这个问题，可以在不使用np.split函数的情况下同时进行切片和绘图，以及维护数据结构。感谢@k_n_c之前的回答，帮我改进了。

slices = df.index[df['score'] == 100]
slices = slices + 1

slices = np.insert(slices, 0,0, axis=0)
slices = np.append(slices,df.index[-1]+1)

prev_ind = 0
for ind in slices:
    temp = df.iloc[prev_ind:ind,:] 
    plt.plot(temp.time, temp.score)
    prev_ind = ind
plt.show()

在特定点对 DataFrame 进行切片并绘制每个切片

Slice DataFrame at specific points and plot each slice

python

plot

slice

dataframe

pandas