如何向熊猫数据框滚动窗口添加步骤

debugcn 发表于 Dev

约翰·萨姆穆特

我有一个数据帧，其中包含来自陀螺仪的时间序列数据，以20 Hz（每50ms）采样。我需要使用4秒钟的移动窗口来计算参考4秒参考信号的DTW距离。

我正在使用此代码：

df['Gyro_Z_DTW']=df['Gyro_Z'].rolling(window='4s',min_periods=80).apply(DTWDistanceWindowed,raw=False)

函数DTWDistanceWindowed（）如下：

def DTWDistanceWindowed(entry):
    w=10
    s1=entry
    s2=reference

    DTW={}

    w = max(w, abs(len(s1)-len(s2)))
    print('window = ',w)

    for i in range(-1,len(s1)):
        for j in range(-1,len(s2)):
            DTW[(i, j)] = float('inf') 


    DTW[(-1, -1)] = 0

    for i in range(len(s1)):
        for j in range(max(0, i-w), min(len(s2), i+w)):
            dist= (s1[i]-s2[j])**2
            DTW[(i, j)] = dist + min(DTW[(i-1, j)],DTW[(i, j-1)], DTW[(i-1, j-1)])

    return math.sqrt(DTW[len(s1)-1, len(s2)-1])

# adapted method from #http://alexminnaar.com/2014/04/16/Time-Series-Classification-and-Clustering-with-Python.html

它可以工作，但是如果移动窗口每次可以滑动500毫秒而不是50毫秒，我可以节省一些时间。

有没有办法做到这一点？

如果您知道更好的方法，我愿意接受其他建议，而不愿意滚动。

我想要一片T骨牛排

一种方法是检查第一个（或真正的任何索引）entry是否为500ms的倍数，np.nan如果不是，则返回。然后，“复杂”计算仅每500ms发生一次。所以功能是

def DTWDistanceWindowed(entry):
    if bool(entry.index[0].microsecond%500000):
        return np.nan
    w=10
    s1=entry
    ....# same as your function after

有趣的是，pd.Timestamp（的类型entry.index[0]）具有微秒属性，但没有毫秒，因此%500000被使用。

编辑：现在，如果您想加快功能，可以使用numpy array这样：

#sample data
np.random.seed(6)
nb = 200
df = pd.DataFrame({'Gyro_Z':np.random.random(nb)}, 
                  index=pd.date_range('2020-05-15', freq='50ms', periods=nb))
reference = np.random.random(10)

# create a for reference with your function
a = df['Gyro_Z'].rolling(window='4s',min_periods=80).apply(DTWDistanceWindowed,raw=False)

用numpy定义函数

def DTWDistanceWindowed_np(entry):
    if bool(entry.index[0].microsecond%500000):
        return np.nan
    w=10
    s1=entry.to_numpy()
    l1 = len(s1) # calcualte once the len of s1
    # definition of s2 and its length
    s2 = np.array(reference) 
    l2 = len(s2)

    w = max(w, abs(l1-l2))

    # create an array of inf and initialise
    DTW=np.full((l1+1,l2+1), np.inf)
    DTW[0, 0] = 0

    # avoid calculate some difference several times
    s1ms2 = (s1[:,None]-s2)**2
    # do the loop same way, note the small change in bounds
    for i in range(1,l1+1):
        for j in range(max(1, i-w), min(l2+1, i+w)):
            DTW[i, j] = s1ms2[i-1,j-1] + min(DTW[i-1, j],DTW[i, j-1], DTW[i-1, j-1])

    return math.sqrt(DTW[l1, l2])

# use it to create b
b = df['Gyro_Z'].rolling(window='4s',min_periods=80).apply(DTWDistanceWindowed_np,raw=False)

# compare a every 10 rows and b and mot the nan rows
print ((b.dropna() == a.dropna()[::10]).all())
# True

定时：

#original solution
%timeit df['Gyro_Z'].rolling(window='4s',min_periods=80).apply(DTWDistanceWindowed,raw=False)
3.31 s ± 422 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

# with numpy and 1 out of 10 rows
%timeit df['Gyro_Z'].rolling(window='4s',min_periods=80).apply(DTWDistanceWindowed_np,raw=False)
41.7 ms ± 9.42 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

因此这样做的if bool(...速度已经快了将近10倍，而使用numpy速度又快了9倍。速度可能取决于参考的大小，我还没有真正检查过。

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