Таким образом, я пытаюсь найти строки, в которых данные указывают на несчастный случай - в этом случае набор данных идентифицирует сигнал тревоги, который затем приводит к появлению сигнала ошибки в наборе данных между 1 и 14 дней спустя.df.loc - Редактирование нескольких строк на основе условия
Возможно ли создать столбец «неисправности», при котором после обнаружения сигнала тревоги столбец «ошибка» установлен на «Истина» в течение следующих 14 дней? df.loc пытается работать, но изменит только одну строку для соответствующего дня, тогда как мне нужно решение, которое может отредактировать соответствующий день и остальные 13 дней! Таким образом, я могу проверить дату сигнала ошибки относительно диапазона дат сигналов тревоги, чтобы определить, действительно ли произошла ошибка.
например. Псевдо данные
time vibration_value fault?
2007-06-01 50 False
2007-06-02 47 False
2007-06-03 29 False
2007-06-04 52 False
2007-06-05 455 True
2007-06-06 672 True
2007-06-07 513 True
2007-06-08 532 True
2007-06-09 510 True
2007-06-10 498 True
2007-06-11 12 False
2007-06-12 25 False
2007-06-13 19 False
2007-06-14 46 False
Я достигающее это первый результат неисправности с кодом ниже, но я не уверен, как получить это отредактировать последующие строки.
df.loc[df['vibration_value'] >= 250, 'Fault'] = True
Извиняюсь, теперь отсортированы по алфавиту – PenguinProgrammer
Нужный вывод, что столбец «Fault» остается верным для дополнительных нескольких дней, так что я могу Перекрестная ссылка против тех дней, когда данные не совсем правильно выравнивать – PenguinProgrammer
Что делать, если 'df ['vibration_value']> = 520' и нужны последние 3 дня? – jezrael