python - 在选定的行上应用 diff 以比较 math.atan2 的角度

Question

我有一个像这样的数据框，想要应用 diff 函数:

test = pd.DataFrame({ 'Observation' : ['0','1','2',
                         '3','4','5',
                         '6','7','8'],
                  'Value' : [30,60,170,-170,-130,-60,-30,10,20]
            })

Observation Value
0   30
1   60
2   170
3   -170
4   -130
5   -60
6   -30
7   10
8   20

“值”列以度为单位。那么， -170 之间的区别和170应该是20 ，不是-340 。换句话说，当 d2*d1 < 0 ，而不是 d2-d1 ，我想要360-(abs(d1)+abs(d2))

这就是我尝试的原因。但后来我不知道如何在不使用 for 循环的情况下继续它:

test['Value_diff_1st_attempt'] = test['Value'].diff(1)
test['sign_temp'] = test['Value'].shift()
test['Sign'] = np.sign(test['Value']*test['sign_temp'])

结果应如下所示:

Observation Value Delta_Value
0   30   NAN    
1   60   30 
2   170    110
3   -170   20   
4   -130   40
5   -60    70
6   -30   30
7   10   40
8   20   10

最终我想得到所有正值的差异大小。谢谢。

更新:所以，值结果来自 math.atan2功能。这些值来自 0<theta<180或-180<theta<0 。当我们处理从170开始的方向变化时，问题就出现了。 (左上角)至-170 (左下角)例如，更改实际上只是 20度。然而，当我们从-30开始时(右下角)至10 (右上角)，变化真是40度。我希望我解释得很好。

Answer 1

我相信这应该有效(从 @JasonD's answer 获取定义):

test["Value"].rolling(2).apply(lambda x: 180 - abs(abs(x[0] - x[1]) - 180))
Out[45]: 
0      NaN
1     30.0
2    110.0
3     20.0
4     40.0
5     70.0
6     30.0
7     40.0
8     10.0
Name: Value, dtype: float64

<小时/>

它是如何工作的:

根据你的问题，两个角度a和b在0之间和+/-180 。对于 0 < d < 180我会写d < 180和 -180 < d < 0我会写d < 0 。有四种可能:

• a < 180 , b < 180 -> 结果就是 |a - b| 。自从 |a - b| - 180不能大于 180，公式将简化为 a - b如果a > b和b - a如果b > a .
• a < 0 , b < 0 -> 同样的逻辑也适用于此。均为负数且其绝对差不能大于 180。结果将是 |a - b| .
• a < 180 , b < 0 -> a - b 肯定会大于 0。对于 |a - b| > 180 的情况，我们应该看看另一个角度，这转化为 360 - |a - b| .
• a < 0 , b < 180 -> 再次，与上面类似。如果绝对差值大于 180，则计算 360 - 绝对差值。

对于 pandas 部分:rolling(n)创建大小为 n 的数组。对于 2:(第 0 行，第 1 行)，(第 1 行，第 2 行)，... 与 apply ，您将该公式应用于每个滚动对，其中 x[0]是第一个元素 (a) 和 x[1]是第二个元素。