熊猫数据找出局部最大值与最小差值之和

Question

我的数据文件具有不断增加的值，但是当服务器重新启动时，这个系列就会被重置。

例如

值= {10，25,100，2，12，35，5，16}

我需要找出局部最大值和最小值之差之和。

上一组的答案是(100-10) + (35-2) + (16-5) = 90 + 33 + 11 = 134。

我怎样才能在熊猫中做到这一点呢？感谢你的帮助

Answer 1

两步过程。

首先获取每个增量的第一个和最后一个数字：

df2 = df.groupby((df['col1'].shift()>df['col1']).cumsum()).nth([0,-1])

然后得到每个组的差异，然后求和：

df2.groupby(level = 0).diff().sum()
0    134.0

Answer 2

您可以使用scipy.signal.argrelextrema：

from scipy.signal import argrelextrema
import numpy as np

value =np.array( [10, 25, 100, 2, 12, 35, 5, 16] )

max_=value[argrelextrema(value, np.greater)]
min_=value[argrelextrema(value, np.less)]

res=sum(max_)-sum(min_)

#just to include first el:
if(value[0]>value[1]): res+=value[0]
elif(value[0]<value[1]): res-=value[0]
#and the last one:
if(value[-1]>value[-2]): res+=value[-1]
elif(value[-1]<value[-2]): res-=value[-1]

print(res) #134