python - 按列对 Pandas 数据帧进行阈值处理

Question

我从具有 6 个自由度的传感器收集数据，现在我正尝试对其执行一些绘图和最终信号处理任务。

我制作了一个 Pandas 数据框，并尝试根据“时间戳”列(以秒为单位的时间戳值)对我的数据集进行阈值处理或裁剪。到目前为止，我已经创建了我的数据框:

headers = ["Stamp", "liny1", "linz1", "angy1", "angz1", "linx2", "liny2"]
df = pd.read_csv("Test2.csv", header=0, names = headers, delimiter = ';')
df

这给了我:

我现在希望将数据设置为阈值直到 18 秒标记，因为之后的一切都只是噪音。我尝试在 pandas 中使用阈值函数，但我不确定我是否做对了。谁能指出我的错误是什么？

df_thresh = df.clip(lower=None, upper=18)

Answer 1

听起来您想使用 loc 过滤您的数据不到 19 秒。

df.loc[df['Stamp'] < 19]  # Not sure what units 'Stamp' is in. Seconds?

作为引用，如果你在哪里剪辑你的数据，这就是你正在做的，我认为你不想要这样:

>>> pd.Series(range(16,21)).clip_upper(18)
0    16
1    17
2    18
3    18
4    18
dtype: int64