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我在这里发现了类似的问题，但没有一个适用于行定义的时间序列数据。我预计可以通过 numpy 或 scipi 找到解决方案。因为我有这么多数据，所以我不想使用 pandas 数据框。

我有很多19 通道 EEG 数据存储在 2d numpy 数组中。我已经将嘈杂的数据标记为 nan，因此给定的运行可能看起来像：

C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7  C8  C9  C10  C11  C12  C13  C14  C15  C16  C17  C18  C19
nan 7   5   4   nan nan 7   9   0   -3   nan  2    nan  nan  5    7    6    nan  8
0   6   7   3   5   9   2   2   4   6    8    7    5    6    4    -1   nan  -8   -9
6   8   7   7   0   3   2   4   5   1    3    7    3    8    4    6    9    0    0
...
nan nan nan 3   5   -1  0   nan nan nan  1    2    0    -1   -2   nan  nan  nan  nan

（没有频道标签）

每次运行的长度在 80,000 到 120,000 行（循环）之间。

对于这些运行中的每一个，我想创建一个新的连续非重叠时期堆栈，其中没有任何值被人工制品到 nan。就像是：

def generate_contigs(run, length):
   contigs = np.ndarray(three-dimensional array of arbitrary depth x 19 x length)
   count = 0
   for row in run:
      if nan not in row:
         count+=1
         if count==length:
            stack array of last (length) rows on contigs ndarray
            count = 0
      else:
         count = 0
   return(contigs)

例如，假设我指定了长度 4（任意小），并且我的函数找到了 9 个不重叠的 contig，其中 4 行的值都不是 nan。

我的输出应该类似于：

contigs = [
[19x4 array],
[19x4 array],
[19x4 array],
[19x4 array],
[19x4 array],
[19x4 array],
[19x4 array],
[19x4 array],
[19x4 array]
]

输出堆栈中的每个元素类似于以下内容： 

[4 6 5 8 3 5 4 1 8 8 7 5 6 4 3 5 6 6 5]  
[5 5 7 2 2 9 8 7 7 8 3 0 7 4 4 6 3 7 3]  
[4 4 6 7 9 0 9 9 8 8 7 7 6 6 5 5 4 4 3]  
[1 2 3 4 5 4 3 6 5 4 3 7 6 5 8 7 6 9 8]

在原始运行的数据数组中连续找到该元素中包含的 4 行。

我觉得我离这里很近，但我在行操作和最小化迭代方面苦苦挣扎。如果您能找到一种方法将开始/停止行索引附加为元组以供以后分析，则可以加分。

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您可以使用numpy 索引选项来翻转数组，并使用numpy isnan和numpy anynan查看任何具有适当大小长度 x 19 的选择是否包含任何值。 如果没有值，则将选择添加到列表中并移到后面，如果有，则将索引移动 1 并检查新选择是否没有。 途中很容易存储堆叠选择的第一行的索引。
nancontigsnannan

def generate_contigs(run, length):
    i = 0
    contigs = []
    startindexes = []
    while i < run.shape[0]-length:
        stk = run[i:(i+length),:]
        if not np.any(np.isnan(stk)):
            contigs.append(stk)
            startindexes.append(i)
            i += length
        else:
            i += 1
    return contigs, startindexes
于 2019-10-01T23:28:29.480 回答