ある変数を基準にサイクリックな時系列データを分割し、それぞれを別データとして格納したい

Question

画像のようにサイクリックな時系列データ（v1~v8）があります。Pythonを使って、v1の値を基準に閾値を設定し、データを①～⑤のように分割し、それぞれを別データとして格納したいです（例えばv1のyの値が50を超えてから50を下回るまででデータを分割）。調べた結果、queryを上手く使えばできそうかなと思ったのですが、、、序盤で行き詰ってしまいました。何かよい方法をご教授願いませんでしょうか？※プログラミング素人です

import pandas as pd
df = pd.read_clipboard()
#ここで既に行き詰まる
test = df.query('v1 > 50')

Comments

[8524ba23]

色々試したコードや結果、そのさい、何がどううまくいかなかったのか、何が分からないのかを記載ください。

Answer 1

いきなり条件に合致する行のみで絞ると、そのあとで各区間の区切りが判別できなくなります。
以下のように条件の「立ち上がり」毎にグループ分けして、そのあとに条件に合致する行を抽出すればよいです。

import pandas as pd
import numpy as np
import math

# テストデータ
v2 = np.array([d for d in range(0,360*3,10)])
v1 = [50*math.sin(math.radians(d))+10 for d in v2]
df = pd.DataFrame({'time':v2 * 0.01, 'v1':v1, 'v2':v2})

# 条件の「立ち上がり」行位置にマークをつける
sr_cur = (df['v1'] > 50).astype(int)           # 条件に合致(ON)したか
sr_pre = sr_cur.shift(1).fillna(0).astype(int) # 前行の条件の状態
sr_chg = ((sr_pre == 0) & (sr_cur == 1))       # 条件がOFF→ON＝「立ち上がり」

# 「立ち上がり」毎にグループ番号を振る
df['grp'] = sr_chg.cumsum()

# 条件ONの部分のみを抽出
df = df[(sr_cur == 1)]

# グループ毎に確認表示
for g, gdf in df.groupby('grp'):
    print(f'{g}-----')
    print(gdf)

Comments

[Anoronymous]

これで問題解決しました。ありがとうございました。