Pandas Spalten Linie Schnittpunkt

Question

Ich habe ein Pandas Datenframe, wobei jede Spalte die y-Werte einer absteigenden Linie von 1 bis 0 darstellt und die Indizes die X-Werte darstellen. Jetzt bin ich daran interessiert, die Schnittpunkte zwischen diesen Linien und einer gegebenen Konstante (linear interpoliert) zu finden.

Beispiel des gewünschten Ausgangs:

>>> df = pd.DataFrame({'y1': [1, .7, .4, .1, 0], 
         'y2': [1, .9, .7, .3, 0], 
         'y3': [1, .6, .3, .2, 0], 
         'y4': [1, .7, .5, .3, 0]}, index=[0, 10, 20, 30, 40]) 
>>> xs = get_intersection(df, .5) 
>>> xs 
{'x1': 16.6667, # = scipy.interpolate.interp1d([.7, .4], [10, 20])(.5) 
'x2': 25.0,  # =     interp1d([.7, .3], [20, 30])(.5) 
'x3': 13.3332, # =     interp1d([.6, .3], [10, 20])(.5) 
'x4': 20}  # No interpolation required 

Meine Daten bestehen aus etwa 400 Zeilen und Spalten 50.000.

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mögliche Lösung:

Ich fand this SO answer, dass die Schnittpunkte zwischen zwei Zeilen mit dem folgende Verfahren findet:

idx = np.argwhere(np.diff(np.sign(f - g)) != 0).reshape(-1) + 0 

Ich denke, kann dies mit meinem Datenrahmen arbeiten eingestellt werden, aber Ich bin mir nicht sicher, wie hier vorzugehen ist:

>>> idx = np.argwhere(np.diff(np.sign(df - .5), axis=0) != 0) 
>>> idx 
array([[1, 0], 
     [1, 2], 
     [1, 3], 
     [2, 1], 
     [2, 3]], dtype=int64) 

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Da die Menschen die Frage falsch zu verstehen scheinen, ich bin daran interessiert, diese Punkte bei der Suche nach:

, die durch lineare Interpolation der beiden nächsten Punkte zu finden sind.

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Lösung: BM gab mir einen Schritt in die richtige Richtung:

def get_intersection(df, c): 
    dfind = len(df) - df.loc[::-1].apply(np.searchsorted, args=(c,), raw=True) 

    result = {} 
    for i, v in enumerate(dfind): 
     result[df.columns.values[i]] = interp1d([df.iloc[v][i], df.iloc[v - 1][i]], [df.index[v], df.index[v - 1]])(.5) 

    return result 


>>> get_intersection(df, .5) 
{'y1': array(16.666666666666668), 'y2': array(25.0), 'y3': array(13.333333333333332), 'y4': array(20.0)} 

Answer 1

da Sie 1D-Funktion (interp1d) benötigen, Schleifen sind so klar, lesen Sie einfach zu, und die Geschwindigkeit als Pandas Funktionen. verwenden np.searchsorted das gute Segment zu finden:

d = dict() 
ind=df.index.values 
for k,v in df.iteritems(): 
    y=v.values 
    i=len(y)-np.searchsorted(y[::-1],0.5) #indices 
    sl = slice(i-1,i+1) 
    d[k]= +scipy.interpolate.interp1d(v[sl],ind[sl])(.5) 

print (pd.Series(d)) 

# y1 16.666667 
# y2 25.000000 
# y3 13.333333 
# y4 20.000000 
# dtype: float64 

Wahrscheinlich abgestimmt werden muss dies, wenn kein Schnittpunkt vorhanden ist.