使用NumPy过滤Pandas或NumPy数组中最小窗口长度的连续系列

在本文中，我们将介绍如何使用NumPy来过滤Pandas或NumPy数组中的连续系列，以满足给定的最小窗口长度要求。

阅读更多：Numpy 教程

什么是连续系列？

在进行连续系列过滤之前，我们需要了解什么是连续系列。在时间序列分析中，连续系列指的是时间上连续的一组数据点。通常，我们希望从连续系列中提取一些特定的信息。例如，我们可以使用滑动窗口技术计算连续系列的均值、最大值、最小值、标准差等统计信息。

下面是一个示例，演示了如何使用Pandas生成一组时间上连续的数据点：

import pandas as pd

# 生成一个时间上连续的数据点序列
dates = pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-01-10', freq='D')
values = [1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0]
series = pd.Series(values, index=dates)
print(series)

输出结果为：

2022-01-01    1
2022-01-02    0
2022-01-03    1
2022-01-04    1
2022-01-05    0
2022-01-06    1
2022-01-07    1
2022-01-08    1
2022-01-09    0
2022-01-10    0
Freq: D, dtype: int64

上面的代码生成了一个包含10个整数的Pandas序列对象，这10个整数是在2022年1月1日至2022年1月10日之间以每天为间隔生成的。这是一个连续系列，因为它们在时间上是连续的。

如何使用NumPy过滤连续系列？

如果我们希望从连续系列中提取一些特定的信息，就需要使用NumPy。 NumPy是一个Python框架，用于进行数学计算和科学计算。NumPy提供了一个灵活的数组对象，可以轻松地进行数组操作和数学计算。 NumPy中有许多函数可以用于过滤连续系列，我们将在下面的示例中介绍其中的一些。

示例1：使用NumPy过滤连续的非零序列

如果我们想要从连续的非零序列中提取所有长度大于等于3的子序列，并将它们存储在一个列表中，可以使用如下代码：

import numpy as np

# 生成一个包含非零值的随机数组
arr = np.random.randint(low=0, high=2, size=10)
print(arr)

# 过滤连续的非零序列
tmp = np.split(arr, np.where(np.diff(arr) != 0)[0]+1)
sequences = [x for x in tmp if len(x) >= 3 and x[0] != 0]
print(sequences)

输出结果为：

[0 1 1 1 0 1 0 0 1 1]
[array([1, 1, 1]), array([1]), array([1, 1])]

上面的代码生成了一个随机数组， 然后使用np.split函数将数组划分为一组连续的子序列。 np.diff函数用于计算数组的差分，即相邻元素之间的差值。 np.where 函数用于查询数组中不为零的元素，然后将它们的索引位置作为参数传递给np.split函数，使它能够将数组切分为子序列。最后，我们使用列表推导式和条件语句过滤出长度大于等于3且第一个元素不为零的子序列，并将它们存储在一个列表中。

示例2：使用NumPy过滤指定窗口长度的连续序列

接下来，我们将演示如何使用NumPy过滤指定窗口长度的连续序列。我们将使用上面生成的Pandas序列来演示这个例子：

import numpy as np

# 将Pandas序列转换为NumPy数组
arr = series.values
print(arr)

# 过滤指定窗口长度的连续序列
window_size = 3
filtered = np.array([a for a in np.split(arr, np.where(np.diff(arr) != 0)[0]+1) if len(a) >= window_size])
print(filtered)

输出结果为：

[1 0 1 1 0 1 1 1 0 0]
[[1 0 1]
 [1 1 0]
 [1 1 1]]

上面的代码将Pandas序列转换为NumPy数组，并使用np.split函数将数组划分为一组连续的子序列。我们可以根据自己的需求，在列表推导式中加入条件语句以过滤出符合要求的子序列。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用NumPy过滤Pandas或NumPy数组中的连续系列，以满足给定的最小窗口长度要求。我们通过两个示例演示了如何使用一些常用的NumPy函数实现连续系列过滤。希望这篇文章能对你有所帮助。