如何为熊猫数据框的每一列应用具有不同时间常数的一阶过滤器？

Posted 2023-03-10

【中文标题】如何为熊猫数据框的每一列应用具有不同时间常数的一阶过滤器？

【英文标题】：How to apply a first order filter with a different time constant for each column of a pandas dataframe?

【发布时间】：2021-11-09 03:24:01

【问题描述】：

大家！我有一个熊猫数据框，其中每一列代表一个噪声信号，我想在每一列中应用一阶滤波器（增益 = 1，时间常数 =“x”秒），但每列的时间常数不同。例如：

Column_A --> Time constant = 5 secs
Column_B --> Time constant = 15 secs
Column_C --> Time constant = 60 secs
Column_D --> Time constant = 200 secs

有什么想法吗？

谢谢！

【参考方案1】：

您可以将apply 与作为元组传递的args 一起使用，如下所示：

def your_filter_func(x, gain, time_constant):
    return some_filter(x, gain, time_constant)

df = df.apply(your_filter_func, args=(gain, time_constant), axis=0)

这会将your_filter_func 应用于每一列（即axis=0 部分）。

如果您还想对每一列应用单独的gain 和time_constant，您可以通过使用列的索引并进行相应调整来做到这一点：

def your_filter_func2(column, gains, time_constants):
    return some_filter(x, gains[column.index], time_constants[column.index])

df = df.apply(your_filter_func2, args=(gains, time_constants), axis=0)

只需确保gains 和time_constants 是可迭代的（例如列表或numpy 数组），您可以在其中通过列的索引对其进行索引，以提取该列的特定增益和时间常数.

【讨论】：

"gain" 和 "time_constant" 会各自成为一个元组吗？我的意思是，我需要为每列提供不同的增益和时间常数，所以这就是假设的原因。对吗？

我误解了你的问题，并没有意识到你想要每列单独的增益和 time_constant。我已经更新了我的答案。如果这就是你要找的，请接受答案！

我想“应用”部分的答案还可以，但我仍然不确定如何进行“一阶过滤”。无论如何，我想我应该把问题一分为二。谢谢