Pandas 数据框的 Python 集成

Question

我有以下 pandas 数据框

df

，有 2 列，看起来像：

0  0
1. 22
2. 34
3. 21
4. 21
5. 92

如果我们将第一列绘制为 x 轴，第二列绘制为 y 轴，我想积分该曲线下的面积。我尝试使用

scipy

(

from scipy import integrate

) 中的集成模块来执行此操作，并按照我在网上示例中看到的方式进行应用：

print(df.integrate)

但是，集成功能似乎不起作用。我收到错误：

Dataframe 对象没有集成属性

我该怎么办？

谢谢你

Answer 1

您希望在给定固定数据样本的情况下进行数值积分。 Scipy 包列出了一些执行此操作的方法：https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/integrate.html#integrating-functions-given-fixed-samples

对于您的数据，梯形可能是最直接的。您向函数提供

y

和

x

值。您没有发布数据框的列名称，因此我对 x 值使用 0 索引，对 y 值使用 1 索引

from scipy.integrate import trapz

trapz(df.iloc[:, 1], df.iloc[:, 0])

Answer 2

由于Integrate是一个scipy方法而不是pandas方法，因此您需要按如下方式调用它：

from scipy.integrate import trapz, simps
print(trapz(*args))

https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/integrate.html

Answer 3

试试这个

import pandas as pd
import numpy as np

def integrate(x, y):
    area = np.trapz(y=y, x=x)
    return area

df = pd.DataFrame({'x':[0, 1, 2, 3, 4, 4, 5],'y':[0, 1, 3, 3, 5, 6, 7]})
x = df.x.values
y = df.y.values
print(integrate(x, y))