python - Pandas 数据框条件变化-6ren

python - Pandas 数据框条件变化

转载作者：太空宇宙更新时间：2023-11-03 14:39:35

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我正在处理 csv 时间序列数据，它显示每个时间范围内的步数。一旦步数超过 65535，它将从 0 开始计数，依此类推。但是由于并非所有数据集都有 65535 计数(有些从 65530 开始，然后是 5，如果他们在时间范围内做了几个步骤)，我不能找到一个好的方法来处理它，以便 6553x 之后的每个 0 都会更改为 65536.. 等等。

step    realstep
65531     65531
65533     65533
65534     65534
2         65538
4         65540

我正在尝试计算实际步数以获得它们的差异(例如步数/分钟)。

最佳答案

找到它在 diff 为负值时重置的位置，并将最大计数器值(65536，因为您从 0 开始计数)添加到该值之后的所有行。如果它重置多次，这将是灵活的(我添加了一些额外的数据)

df['real_step'] = df.step + df.step.diff(1).lt(0).cumsum()*65536

    step  real_step
0  65531      65531
1  65533      65533
2  65534      65534
3      2      65538
4      4      65540
5  65434     130970
6      2     131074
7      4     131076

关于python - Pandas 数据框条件变化，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/54395647/

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