20
Фев
2017

Как найти экстремумы в списке данных?

Есть ряд данных. После смены знака числа до следующей смены знака, нужно найти минимум и максимум ряда значений.

Вот пример данных:

 8
-1
-41
-71
-97
-124
-126
-117
-107
-78
-26
10
46
63
94
100
88
87
105
109
81
39
7
-12

После первой смены знака, значения стали отрицательными и их минимум стал -126. А после смены отрицательных значений на положительные, их максимум стал 109.

-126
109

Нужна формула, как из такого списка вычленять таки значения минимумов-максимумов.

Также нужна формула, как определить кол-во положительных и отрицательных значений в ряд. Например с начало было 1 положительное, затем 10 отрицательных, после 11 положительных и 1 отрицательное.

1
10
11
1

Обновление

Выдает ошибку failed.

import numpy as np
import pandas as pd

fn = r'C:/Users/Timm/Desktop/0.txt'
s = pd.read_csv(fn, header=None, squeeze=True)

grp = s.groupby((np.sign(s).diff().fillna(0).ne(0)).cumsum())

extremums = grp.apply(lambda x: x.abs().max() * np.sign(x[x.abs().idxmax()]))
sizes = grp.count()

Ошибка:

OSError                                   Traceback (most recent call last)
<ipython-input-6-4d2a675b0170> in <module>()
      3 
      4 fn = r'C:/Users/Тimm/Desktop/0.txt'
----> 5 s = pd.read_csv(fn, header=None, squeeze=True)
      6 
      7 grp = s.groupby((np.sign(s).diff().fillna(0).ne(0)).cumsum())

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in parser_f(filepath_or_buffer, sep, delimiter, header, names, index_col, usecols, squeeze, prefix, mangle_dupe_cols, dtype, engine, converters, true_values, false_values, skipinitialspace, skiprows, nrows, na_values, keep_default_na, na_filter, verbose, skip_blank_lines, parse_dates, infer_datetime_format, keep_date_col, date_parser, dayfirst, iterator, chunksize, compression, thousands, decimal, lineterminator, quotechar, quoting, escapechar, comment, encoding, dialect, tupleize_cols, error_bad_lines, warn_bad_lines, skipfooter, skip_footer, doublequote, delim_whitespace, as_recarray, compact_ints, use_unsigned, low_memory, buffer_lines, memory_map, float_precision)
    644                     skip_blank_lines=skip_blank_lines)
    645 
--> 646         return _read(filepath_or_buffer, kwds)
    647 
    648     parser_f.__name__ = name

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in _read(filepath_or_buffer, kwds)
    387 
    388     # Create the parser.
--> 389     parser = TextFileReader(filepath_or_buffer, **kwds)
    390 
    391     if (nrows is not None) and (chunksize is not None):

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in __init__(self, f, engine, **kwds)
    728             self.options['has_index_names'] = kwds['has_index_names']
    729 
--> 730         self._make_engine(self.engine)
    731 
    732     def close(self):

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in _make_engine(self, engine)
    921     def _make_engine(self, engine='c'):
    922         if engine == 'c':
--> 923             self._engine = CParserWrapper(self.f, **self.options)
    924         else:
    925             if engine == 'python':

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in __init__(self, src, **kwds)
   1388         kwds['allow_leading_cols'] = self.index_col is not False
   1389 
-> 1390         self._reader = _parser.TextReader(src, **kwds)
   1391 
   1392         # XXX

pandas\parser.pyx in pandas.parser.TextReader.__cinit__ (pandas\parser.c:4184)()

pandas\parser.pyx in pandas.parser.TextReader._setup_parser_source (pandas\parser.c:8471)()

OSError: Initializing from file failed

Источник: https://ru.stackoverflow.com/questions/630115/%D0%9A%D0%B0%D0%BA-%D0%BD%D0%B0%D0%B9%D1%82%D0%B8-%D1%8D%D0%BA%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B5%D0%BC%D1%83%D0%BC%D1%8B-%D0%B2-%D1%81%D0%BF%D0%B8%D1%81%D0%BA%D0%B5-%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85

Share

Тебе может это понравится...