是否可以在 csv 文件中找到峰值并将峰值添加到同一个 csv 文件的单独列中？ 不作图

如何解决是否可以在 csv 文件中找到峰值并将峰值添加到同一个 csv 文件的单独列中？ 不作图

这是我的一段代码，但我不知道如何将这个数组作为新列的高度转换为格式的原始csv文件？

日期	级别	高度
01-01-2021	45	0
02-01-2021	43	0
03-01-2021	47	1
04-01-2021	46	0
.....

import pandas as pd
from scipy.signal import find_peaks
import matplotlib.pyplot as plt

bestand = pd.read_csv('file.csv',skiprows=1,usecols=[0,1],names=['date','level'])
bestand = bestand['level']

indices = find_peaks(bestand,height= 37,threshold=None,distance=None)

height  = indices[1]['peak_heights']
print(height)

解决方法

我认为您想分配一个名为 height 的列，当 level 是根据 find_peaks() 的峰值时，该列取值为 1。如果是这样：

# Declare column full of zeros
bestand['height'] = 0
# Get row number of observations that are peaks
idx = find_peaks(x=bestand['level'],height=37)[0]
# Select rows in `idx` and replace their `height` with 1
bestand.iloc[idx,2] = 1

返回这个：

         date  level  height
0  01-01-2021     45       0
1  02-01-2021     43       0
2  03-01-2021     47       1
3  04-01-2021     46       0

,

我不确定我是否理解您的问题。

您只想保存结果？

bastand['Heigth'] = indices
bastand.to_csv('file.csv')