计算重叠窗口的最小值

Question

我在思考解决问题的方法时遇到了麻烦。我有一个类似下面的数据框：

这些是重叠窗口的值。我的挑战是在汇集（？）窗口时计算最小值。它应该看起来像：

我在这方面有点迷失方向，有人有什么建议吗？

Answer 1

如果新窗口是两个旧窗口的交集，假设您要定义不与最小值重叠的窗口，我们需要通过做两件事来解决这个问题。

• 首先我们需要定义窗口。我假设如果我们得到所有起点和终点，我们可以这样做，因为窗口不必具有相同的大小，只是不相互重叠。 my_list = np.sort(list(set(np.concatenate([df['Start'].values,df['End'].values])))) 然后我们从这个列表中构建一个新的数据框： new_df = pd.DataFrame({'Start':my_list[:-1],'End':my_list[1:]})
• 然后我们找到min的值： new_df['value'] = new_df.apply(lambda x: min(df[(df['Start'] <= x[0]) & (df['End'] >= x[1])]['Value']), axis = 1)

OUTPUT

          Start End value
       0    0   5   0.1
       1    5   10  0.1
       2    10  15  0.2
       3    15  20  0.2
       4    20  25  0.4
       5    25  30  0.3
       6    30  35  0.3

如果您需要更详细地解释每个行/功能正在做什么，请随时询问更多详细信息，我将更新答案。