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我有索引是浮点数的周期性数据，如下所示：

time =    [0, 0.1, 0.21, 0.31, 0.40, 0.49, 0.51, 0.6, 0.71, 0.82, 0.93]
voltage = [1,  -1,  1.1, -0.9,    1,   -1,  0.9,-1.2, 0.95, -1.1, 1.11]
df = DataFrame(data=voltage, index=time, columns=['voltage'])
df.plot(marker='o')

我想创建一个cross(df, y_val, direction='rise' | 'fall' | 'cross')函数，该函数返回一个时间数组（索引），其中包含电压值等于y_val的所有插值点。对于“上升”，仅返回斜率为正的值；对于“下降”，仅返回具有负斜率的值；对于'cross'两者都返回。因此，如果y_val=0和direction='cross'则将返回一个包含 10 个值的数组，其中包含交叉点的 X 值（第一个值约为 0.025）。

我在想这可以用迭代器来完成，但想知道是否有更好的方法来做到这一点。

谢谢。我爱熊猫和熊猫社区。

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为此，我完成了以下操作。它是一个矢量化版本，比使用循环的版本快 150 倍。

def cross(series, cross=0, direction='cross'):
    """
    Given a Series returns all the index values where the data values equal 
    the 'cross' value. 

    Direction can be 'rising' (for rising edge), 'falling' (for only falling 
    edge), or 'cross' for both edges
    """
    # Find if values are above or bellow yvalue crossing:
    above=series.values > cross
    below=np.logical_not(above)
    left_shifted_above = above[1:]
    left_shifted_below = below[1:]
    x_crossings = []
    # Find indexes on left side of crossing point
    if direction == 'rising':
        idxs = (left_shifted_above & below[0:-1]).nonzero()[0]
    elif direction == 'falling':
        idxs = (left_shifted_below & above[0:-1]).nonzero()[0]
    else:
        rising = left_shifted_above & below[0:-1]
        falling = left_shifted_below & above[0:-1]
        idxs = (rising | falling).nonzero()[0]

    # Calculate x crossings with interpolation using formula for a line:
    x1 = series.index.values[idxs]
    x2 = series.index.values[idxs+1]
    y1 = series.values[idxs]
    y2 = series.values[idxs+1]
    x_crossings = (cross-y1)*(x2-x1)/(y2-y1) + x1

    return x_crossings

# Test it out:
time = [0, 0.1, 0.21, 0.31, 0.40, 0.49, 0.51, 0.6, 0.71, 0.82, 0.93]
voltage = [1,  -1,  1.1, -0.9,    1,   -1,  0.9,-1.2, 0.95, -1.1, 1.11]
df = DataFrame(data=voltage, index=time, columns=['voltage'])
x_crossings = cross(df['voltage'])
y_crossings = np.zeros(x_crossings.shape)
plt.plot(time, voltage, '-ob', x_crossings, y_crossings, 'or')
plt.grid(True)

当这工作时，这是非常令人满意的。有什么可以改进的吗？

于 2012-05-16T13:24:19.963 回答