查找指定索引之前和之后的值的最近索引。

Question

我有刺激的数据记录

在这里，我有一个列，其中激光脉冲标记为'1's和一个列，其中心电图峰值标记为'1's。

​

​

我正努力想出一种有效的方法来找出离激光峰值最近的两个心电图峰--一个在激光峰值之前，另一个在激光峰值之后。

​

​

对我来说，最简单的方式似乎是“短暂”循环，但也许有一些熊猫功能可以让它更有效率？

Answer 1

让我们假设您有下面的数据文件来演示：

df = pd.DataFrame({
    'ECG_peaks':[None, None, None, None, None, 1,    None, None, None, 1, None, None, None, None, 1, None, None, None],
    'Las_peaks':[None, None, None, None, None, None, None, 1,    None, None, None, None, 1, None, None, None, None, None]
})

打印(Df)：

    ECG_peaks  Las_peaks
0         NaN        NaN
1         NaN        NaN
2         NaN        NaN
3         NaN        NaN
4         NaN        NaN
5         1.0        NaN
6         NaN        NaN
7         NaN        1.0
8         NaN        NaN
9         1.0        NaN
10        NaN        NaN
11        NaN        NaN
12        NaN        1.0
13        NaN        NaN
14        1.0        NaN
15        NaN        NaN
16        NaN        NaN
17        NaN        NaN

现在获取值为1的Las_peaks索引，如：

las_peaks = df.loc[df.Las_peaks==1].index

对于ecg_peaks也是如此：

ecg_peaks = df.loc[df.ECG_peaks==1].index

现在，我使用np.searchsorted得到最近的指数，其中每个激光峰值指数可以插入到心电图的峰值指数。

searches = [np.searchsorted(ecg_peaks, idx) for idx in las_peaks]

那么，心电图指标中最近一次和最近一次之后的结果如下：

[(ecg_peaks[max(s-1, 0)], ecg_peaks[s]) for s in searches]

对于此示例输入，输出如下：

[(5, 9), (9, 14)]

其中5是激光峰在7处最近的前指数，9是7处激光峰的最近后指数。

同样，第12次激光指数为9，14。

Answer 2

下面是一个使用pd.IntervalIndex()和get_indexer()的选项

ecg = df['ECG_peaks'].dropna().index
las = df['Las_peaks'].dropna().index

idx = pd.IntervalIndex.from_tuples(([(ecg[i],ecg[i+1]) for i in range(len(ecg)-1)]))

list(idx[idx.get_indexer(las)].to_tuples())