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Início / coding / Perguntas / 78820057
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AmirX
AmirX
Asked: 2024-08-01 17:07:51 +0800 CST2024-08-01 17:07:51 +0800 CST 2024-08-01 17:07:51 +0800 CST

Como posso encontrar o valor máximo de uma janela dinâmica e o valor mínimo abaixo dela?

  • 772

Este é o meu DataFrame:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
    {
        'a': [3, 1, 2, 5, 10, 3, 13, 3, 2],
    }
)

A saída esperada é criar um a_maxe a_min:

  a  a_max  a_min
0   3    NaN    NaN
1   1      3      1
2   2      3      1
3   5      3      1
4  10      3      1
5   3     10      3
6  13     10      3
7   3     13      3
8   2     13      2

Lógica:

Explico a lógica linha por linha. Existe uma janela dinâmica para isso dfque para a primeira instância da janela apenas a primeira linha é considerada. Para a segunda instância da janela são consideradas as duas primeiras linhas. O mesmo que abaixo:

insira a descrição da imagem aqui

Estas são as primeiras quatro janelas. Ele se expande de acordo.

Para cada janela preciso encontrar o valor máximo e depois preciso encontrar o valor mínimo ABAIXO desse valor máximo.

Começo a explicar pela janela amarela. Para esta janela o valor máximo é 3 e o valor mínimo ABAIXO é 1. É por isso que a_maxe a_minpara esta janela são 3 e 1.

Agora para a janela laranja o valor máximo é 5 mas como não existem valores nesta janela ABAIXO deste valor que seja menor que 5, os anteriores a_maxe a_minsão repetidos.

E a lógica continua para o restante das linhas.

Esta é minha tentativa:

df['a_max'] = df.a.cummax()
df['a_min'] = df.a.cummin()
python
  • 1 1 respostas
  • 44 Views

1 respostas

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  1. Best Answer
    mozway
    2024-08-01T17:34:22+08:002024-08-01T17:34:22+08:00

    Essa é complicada, eu usaria cummax+ shifte depois mask+ ffillpara calcular a_max. Então a_mino groupby.cumminpor grupo é idêntico a_max:

    # compute the shifted cummax
    cm = df['a'].cummax().shift()
    
    # a_max is the cummax except if the current row is larger
    df['a_max'] = cm.mask(df['a'].gt(cm)).ffill()
    
    # a_min is the cummin of the current group of a_max
    df['a_min'] = df.groupby('a_max')['a'].cummin()
    

    Saída:

        a  a_max  a_min
    0   3    NaN    NaN
    1   1    3.0    1.0
    2   2    3.0    1.0
    3   5    3.0    1.0
    4  10    3.0    1.0
    5   3   10.0    3.0
    6  13   10.0    3.0
    7   3   13.0    3.0
    8   2   13.0    2.0
    

    Intermediários:

        a  a_max  cummax  shift  mask  ffill  a_min
    0   3    NaN       3    NaN   NaN    NaN    NaN
    1   1    3.0       3    3.0   3.0    3.0    1.0
    2   2    3.0       3    3.0   3.0    3.0    1.0
    3   5    3.0       5    3.0   NaN    3.0    1.0
    4  10    3.0      10    5.0   NaN    3.0    1.0
    5   3   10.0      10   10.0  10.0   10.0    3.0
    6  13   10.0      13   10.0   NaN   10.0    3.0
    7   3   13.0      13   13.0  13.0   13.0    3.0
    8   2   13.0      13   13.0  13.0   13.0    2.0
    
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