如何拆分包含随时间变化的电压值的数据帧，以便它可以分别存储每个 waveform/bit 的值

Question

我有几个 csv 文件，其中包含随时间变化的电压数据，每个 csv 文件大约有 7000 行，数据如下所示：

Time(us) Voltage (V)
0       32.96554106
0.5     32.9149649
1       32.90484966
1.5     32.86438874
2       32.8542735
2.5     32.76323642
3       32.74300595
3.5     32.65196886
4       32.58116224
4.5     32.51035562
5       32.42943376
5.5     32.38897283
6       32.31816621
6.5     32.28782051
7       32.26759005
7.5     32.21701389
8       32.19678342
8.5     32.16643773
9       32.14620726
9.5     32.08551587
10      32.04505495
10.5    31.97424832
11      31.92367216
11.5    31.86298077
12      31.80228938
12.5    31.78205891
13      31.73148275
13.5    31.69102183
14      31.68090659
14.5    31.67079136
15      31.64044567
15.5    31.59998474
16      31.53929335
16.5    31.51906288

我读取了带有 pandas 数据帧的 csv 文件，并在使用来自一个 csv 文件的数据在 matplotlib 中绘制了一个图形后，该图形如下所示。

我想拆分每个方块waveform/bit并分别存储每个位对应的电压值。因此，每一位的最终电压值将存储在一行中，应该如下所示：

我不知道该怎么做。我想我必须编写一个函数，我必须在其中分配一个阈值，如果电压值下降了大约 20 个时间步长而不是捕获所有值，或者如果电压电平上升了 20 个时间步长比捕获所有电压值。有人可以帮忙吗？

Answer 1

如果您得到电压的梯度（此处使用 diff，因为时间间隔是固定的），这将为您提供以下信息：

因此，您可以轻松地使用阈值（我用 2 测试过）来识别峰值开始。那么pivot你的数据：

# get threshold of gradient
m = df['Voltage (V)'].diff().gt(2)
# group start = value above threshold preceded by value below threshold
group = (m&~m.shift(fill_value=False)).cumsum().add(1)

df2 = (df
 .assign(id=group,
         t=lambda d: d['Time (us)'].groupby(group).apply(lambda s: s-s.iloc[0])
         )
 .pivot(index='id', columns='t', values='Voltage (V)')
)

输出：

t       0.0        0.5        1.0        1.5        2.0        2.5    \
id                                                                     
1   32.965541  32.914965  32.904850  32.864389  32.854273  32.763236   
2   25.045314  27.543777  29.182444  30.588462  31.114454  31.984364   
3   25.166697  27.746081  29.415095  30.719960  31.326873  32.125977   
4   25.277965  27.877579  29.536477  30.912149  31.367334  32.206899   
5   25.379117  27.978732  29.667975  30.780651  31.670791  32.338397   
6   25.631998  27.634814  28.959909  30.173737  30.659268  31.053762   
7   23.528030  26.137759  27.948386  29.253251  30.244544  30.649153   
8   23.639297  26.380525  28.464263  29.971432  30.902034  31.458371   
9   23.740449  26.542369  28.707028  30.295120  30.881803  31.862981   
10  23.871948  26.673867  28.889103  30.305235  31.185260  31.873096   
11  24.387824  26.694097  28.342880  29.678091  30.315350  31.134684   

...

t       748.5      749.0  
id                        
1         NaN        NaN  
2         NaN        NaN  
3         NaN        NaN  
4         NaN        NaN  
5         NaN        NaN  
6   21.059913  21.161065  
7         NaN        NaN  
8         NaN        NaN  
9         NaN        NaN  
10        NaN        NaN  
11        NaN        NaN  

[11 rows x 1499 columns]

剧情：

df2.T.plot()

如何拆分包含随时间变化的电压值的数据帧，以便它可以分别存储每个 waveform/bit 的值

How to split a dataframe containing voltage over time value, so that it can store values of each waveform/bit separately

python

matplotlib

pandas