Python 根据函数结果按时间序列数据分组

我在分析电力系统的时间序列数据，我试图找到超过某个阈值的连续数据点

我目前正在使用excel公式逐行手动执行此操作，但当我尝试搜索更有效的方法时，我意识到这可以在python pandas groupby函数中完成

但是，就我所阅读的示例而言，groupby函数仅对具有相同标签的行进行分组。我想做的是将某个函数传递给groupby，该函数可以检查值=>3，然后对这些值进行分组，并根据其突破阈值=>3的开始和结束时间进行索引

输入：

+-------+---------+------+
| Index |  Time   | Value|
+-------+---------+------+
|     0 | 00:00:01|   3  |
|     1 | 00:00:02|   4  |
|     2 | 00:00:03|   5  |
|     3 | 00:00:04|   2  |
|     4 | 00:00:05|   6  |
|     5 | 00:00:06|   7  |
|     6 | 00:00:07|   1  |
|     7 | 00:00:08|   9  |
+-------+---------+------+

输出：

+-------+-----------+----------+--------+
| Index | TimeStart | TimeEnd  | Value  |
+-------+-----------+----------+--------+
|     0 | 00:00:01  | 00:00:03 |  3,4,5 |
|     1 | 00:00:05  | 00:00:06 |  6,7   |
|     2 | 00:00:08  | 00:00:08 |  9     |
+-------+-----------+----------+--------+

• 创建一个小于

  3

• 用于创建大于或等于

  3

• 按掩码过滤

  df

  ，然后按

  groupby

• 使用

  agg

  一次传递多个函数
• 重命名列

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哇，太谢谢你了！我不知道您使用了什么函数，比如cumsum和mask，这超出了我目前对python的了解。将深入研究这些问题。再次感谢你。

mask = df.Value.lt(3)
grp = mask.cumsum()

d1 = df[~mask].groupby(grp[~mask]).agg(dict(
    Time=['first', 'last'],
    Value=lambda x: ','.join(map(str, x))
))

d1.columns = ['TimeStart', 'TimeEnd', 'Value']

d1

      TimeStart   TimeEnd  Value
Value                           
0      00:00:01  00:00:03  3,4,5
1      00:00:05  00:00:06    6,7
2      00:00:08  00:00:08      9