Borner les valeurs d'un dataframe

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Bonjour,

je m initie au langage Python pour mon travail et j ai un peu de mal à trouver la solution pour le problème suivant.
J ai recueilli 1 an de données à l aide de 4 capteurs à un pas de temps de 20 secondes sur 32 sites.
Il me faut maintenant les agréger à la minute.
Cependant avant l’agrégation, j'aimerais "nettoyer" les données aberrantes qui ne sont pas dans la gamme de mes variables (du à des déconnexions de capteurs).
Par exemple, mon capteur de température peut donner des valeurs de -999 quand il est déconnecté ou je peux mesurer une masse de -2000 dans la meme situation avec mon capteur de pesée.....

J'ai donc écrit le code suivant pour traiter l ensemble du dataframe:
Code:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 # Get and Clean data Hr=pd.read_csv('Hr.csv',decimal=",", sep = ';', parse_dates=['Time'], index_col=['Time']) Hr = Hr[Hr[:,:].between(0, 100)] Masse=pd.read_csv('Masse.csv',decimal=",", sep = ';', parse_dates=['Time'], index_col=['Time']) Masse = Masse[Masse[:,:].between(1500, 2500)] Temp=pd.read_csv('Temp.csv',decimal=",", sep = ';', parse_dates=['Time'], index_col=['Time']) Temp = Temp[Temp[:,:].between(-10, 40)] VPD=pd.read_csv('VPD.csv',decimal=",", sep = ';', parse_dates=['Time'], index_col=['Time']) VPD = VPD[VPD[:,:].between(0, 5)] # Resample to minute mean Hr_min=Hr.resample("T").mean() Masse_min=Masse.resample("T").mean() Temp_min=Temp.resample("T").mean() VPD_min=VPD.resample("T").mean()
La partie d’agrégation à la minute fonctionne bien mais les lignes de"nettoyage" ne fonctionnent pas (expl: Hr = Hr[Hr[:,:].between(0, 100)]...)
Je m'y prend sans doute très mal pour tester l ensemble de mes 32 colonnes du tableau sur l année .

Y a til une solution à ce problème?

Merci à vous.

M.

02/05/2020, 13h54
wiztricks

Salut,

Citation:

Envoyé par ManuLund

Y a til une solution à ce problème

La solution simple et rapide à coder est de faire une double boucle pour tester la valeur de chaque mesure et éventuellement la remplacer.

Après y-a-t-il moyen de le faire faire à Panda via une opération magique?

Il faudrait avoir un exemple de tableau de départ et du tableau qu'on voudrait à l'arrivée.

note: Si on part d'un tableau à 10 colonnes de mesures et 10 mesures, en remplaçant les mesures en dehors des clous par des 0, on peut toujours faire la somme... Mais pour la moyenne, çà va être délicat.

- W

Bonjour Wiztricks et merci pour ta réponse rapide :D

Alors en fait, j'imaginais plutôt supprimer les lignes qui contiennent au moins 1 valeur hors des limites pour 1 des 32 colonnes. Il doit y en avoir disons 150 sur un ensemble de 1.522.089 lignes.
voici un petit bout de mes fichiers:

Time masse_enceinte1 masse_enceinte2 masse_enceinte3 masse_enceinte4 masse_enceinte5 masse_enceinte6 masse_enceinte7 masse_enceinte8 masse_enceinte9 masse_enceinte10

01/01/2019 00:00 2091,69 2075,46 2065,19 2068,22 2086,15 2067,91 2066,84 2068,04 2084,68 2080,7

01/01/2019 00:00 2091,69 2075,5 2065,24 2068,27 2086,15 2067,86 2066,84 2068,09 2084,68 2080,7

01/01/2019 00:00 2091,69 2075,4 2065,24 2068,32 2086,2 2067,86 2066,84 2068,09 2084,73 2080,75

01/01/2019 00:01 2091,74 2075,45 2065,25 2068,32 2086,15 2067,81 2066,79 2068,14 2084,73 2080,75

01/01/2019 00:01 2091,64 2075,46 2065,2 2068,37 2086,15 2067,81 2066,79 2068,09 2084,73 2080,7

01/01/2019 00:01 2091,69 2075,31 2065,24 2068,42 2086,15 2067,86 2066,74 2068,14 2084,58 2080,75

01/01/2019 00:02 2091,74 2075,36 2065,2 2068,47 2086,15 2067,81 2066,74 2068,14 2084,68 2080,75

01/01/2019 00:02 2091,69 2075,41 2065,2 2068,52 2086,2 2067,81 2066,74 2068,14 2084,73 2080,74

01/01/2019 00:02 2091,69 2075,46 2065,2 2068,57 2086,15 2067,91 2066,74 2068,19 2084,73 2080,75

01/01/2019 00:03 2091,74 2075,5 2065,15 2068,57 2086,15 2067,86 2066,74 2068,19 2084,73 2080,85

01/01/2019 00:03 2091,74 2075,46 2065,09 2068,57 2086,15 2067,86 2066,84 2068,19 2084,78 2080,85

01/01/2019 00:03 2091,69 2075,5 2065,14 2068,62 2086,15 2067,86 2066,84 2068,24 2084,78 2080,85

01/01/2019 00:04 2091,69 2075,46 2065,15 2068,67 2086,2 2067,86 2066,84 2068,29 2084,73 2080,9

01/01/2019 00:04 2091,69 2075,51 2065,1 2068,67 2086,1 2067,86 2066,89 2068,29 2084,73 2080,8

01/01/2019 00:04 2091,69 2075,51 2065,19 2068,72 2086,15 2067,86 2066,89 2068,29 2084,68 2080,8

01/01/2019 00:05 2091,69 2075,46 2065,14 2068,72 2086,1 2067,76 2066,89 2068,29 2084,73 2080,85

01/01/2019 00:05 2091,64 2075,41 2065,14 2068,72 2086,1 2067,76 2066,89 2068,24 2084,68 2080,9

01/01/2019 00:05 2091,64 2075,41 2065,14 2068,77 2086,1 2067,76 2066,89 2068,29 2084,68 2080,95

01/01/2019 00:06 2091,74 2075,46 2065,14 2068,77 2086,1 2067,76 2066,89 2068,29 2084,73 2080,9

01/01/2019 00:06 2091,74 2075,45 2065,19 2068,82 2086,1 2067,81 2066,94 2068,24 2084,73 2081

Du coup il me fait la moyenne minute (donc 3 mesures) sur toute l'année. Cependant si dans de très rares cas il ne me reste plus que 2 mesures par minute, ce n'est pas très dérangeant.

Time	masse_enceinte1	masse_enceinte2	masse_enceinte3	masse_enceinte4	masse_enceinte5	masse_enceinte6	masse_enceinte7	masse_enceinte8	masse_enceinte9	masse_enceinte10
01/01/2019 00:00	2091,69	2075,46	2065,19	2068,22	2086,15	2067,91	2066,84	2068,04	2084,68	2080,7
01/01/2019 00:00	2091,69	2075,5	2065,24	2068,27	2086,15	2067,86	2066,84	2068,09	2084,68	2080,7
01/01/2019 00:00	2091,69	2075,4	2065,24	2068,32	2086,2	2067,86	2066,84	2068,09	2084,73	2080,75
01/01/2019 00:01	2091,74	2075,45	2065,25	2068,32	2086,15	2067,81	2066,79	2068,14	2084,73	2080,75
01/01/2019 00:01	2091,64	2075,46	2065,2	2068,37	2086,15	2067,81	2066,79	2068,09	2084,73	2080,7
01/01/2019 00:01	2091,69	2075,31	2065,24	2068,42	2086,15	2067,86	2066,74	2068,14	2084,58	2080,75
01/01/2019 00:02	2091,74	2075,36	2065,2	2068,47	2086,15	2067,81	2066,74	2068,14	2084,68	2080,75
01/01/2019 00:02	2091,69	2075,41	2065,2	2068,52	2086,2	2067,81	2066,74	2068,14	2084,73	2080,74
01/01/2019 00:02	2091,69	2075,46	2065,2	2068,57	2086,15	2067,91	2066,74	2068,19	2084,73	2080,75
01/01/2019 00:03	2091,74	2075,5	2065,15	2068,57	2086,15	2067,86	2066,74	2068,19	2084,73	2080,85
01/01/2019 00:03	2091,74	2075,46	2065,09	2068,57	2086,15	2067,86	2066,84	2068,19	2084,78	2080,85
01/01/2019 00:03	2091,69	2075,5	2065,14	2068,62	2086,15	2067,86	2066,84	2068,24	2084,78	2080,85
01/01/2019 00:04	2091,69	2075,46	2065,15	2068,67	2086,2	2067,86	2066,84	2068,29	2084,73	2080,9
01/01/2019 00:04	2091,69	2075,51	2065,1	2068,67	2086,1	2067,86	2066,89	2068,29	2084,73	2080,8
01/01/2019 00:04	2091,69	2075,51	2065,19	2068,72	2086,15	2067,86	2066,89	2068,29	2084,68	2080,8
01/01/2019 00:05	2091,69	2075,46	2065,14	2068,72	2086,1	2067,76	2066,89	2068,29	2084,73	2080,85
01/01/2019 00:05	2091,64	2075,41	2065,14	2068,72	2086,1	2067,76	2066,89	2068,24	2084,68	2080,9
01/01/2019 00:05	2091,64	2075,41	2065,14	2068,77	2086,1	2067,76	2066,89	2068,29	2084,68	2080,95
01/01/2019 00:06	2091,74	2075,46	2065,14	2068,77	2086,1	2067,76	2066,89	2068,29	2084,73	2080,9
01/01/2019 00:06	2091,74	2075,45	2065,19	2068,82	2086,1	2067,81	2066,94	2068,24	2084,73	2081

Salut,

Au lieu de faire un "between", vous pouvez faire cette sélection comme dans l'exemple ci-dessous, si vous voulez le faire séparément. Sinon, vous pourrez partir d'un dataset ayant toutes les données comme présenté dans votre exemple (tableau) et faire une boucle avec des conditions pour chaque type de variable pour extraire les lignes qui vous intéressent.
Code:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 df = pd.DataFrame(range(50)) a = df[(df>10) & (df<=30)].dropna() >a 0 11 11.0 12 12.0 13 13.0 14 14.0 15 15.0 16 16.0 17 17.0 18 18.0 19 19.0 20 20.0 21 21.0 22 22.0 23 23.0 24 24.0 25 25.0 26 26.0 27 27.0 28 28.0 29 29.0 30 30.0