将熊猫系列转换为单调

编程问答 2022-08-13

问题描述

我正在寻找一种方法来消除破坏系列单调性的点。

例如

s = pd.Series([0,1,2,3,10,4,5,6])

或

s = pd.Series([0,-1,6])

我们将提取

s = pd.Series([0,6])

NB：我们认为第一个元素总是正确的。

解决方法

单调性可能增加或减少，下面的函数将返回不包含所有单调性的值。

但是，鉴于系列s = pd.Series([0,1,2,3,10,4,5,6])，10不会打破单调性条件，4,6确实会使您的问题困惑。因此正确的答案是0,10 

import pandas as pd

s = pd.Series([0,6])

def to_monotonic_inc(s):
    return s[s >= s.cummax()]

def to_monotonic_dec(s):
    return s[s <= s.cummin()]

print(to_monotonic_inc(s))
print(to_monotonic_dec(s))

输出为0,10用于增加，0用于减少。

也许您想找到最长单调数组？因为那是完全不同的搜索问题。

-----编辑-----

以下是在使用普通python的约束条件下查找最长单调递增数组的简单方法：

def get_longeset_monotonic_asc(s):
    enumerated = sorted([(v,i) for i,v in enumerate(s) if v >= s[0]])[1:]
    output = [s[0]]
    last_index = 0
    for v,i in enumerated:
        if i > last_index:
            last_index = i
            output.append(v)

    return output

s1 = [0,6]
s2 = [0,-1,6]

print(get_longeset_monotonic_asc(s1))
print(get_longeset_monotonic_asc(s2))

'''
Output:

[0,6]
[0,6]

'''

请注意，此解决方案涉及排序为 O（nlog（n））的第二步，以及排序为 O（n）的第二步。

,

这是产生单调递增序列的一种方法：

import pandas as pd

# create data
s = pd.Series([1,6,7,8])

# find max so far (i.e.,running_max)
df = pd.concat([s.rename('orig'),s.cummax().rename('running_max'),],axis=1)

# are we at or above max so far?
df['keep?'] = (df['orig'] >= df['running_max'])

# filter out one or many points below max so far
df = df.loc[ df['keep?'],'orig']

# verify that remaining points are monotonically increasing
assert pd.Index(df).is_monotonic_increasing

# print(df.drop_duplicates()) # eliminates ties
print(df)                     # keeps ties

0     1
1     2
2     3
3     4
4     5
10    5 # <-- same as previous value -- a tie
11    6
12    7
13    8
Name: orig,dtype: int64

您可以使用s.plot();和df.plot();来图形查看

pandaspandaspythonseriesseries