time 1 2 ... 10 11 12
0 114 NaN NaN ... NaN NaN NaN
1 115 NaN NaN ... NaN NaN NaN
2 116 NaN NaN ... NaN NaN NaN
3 117 NaN NaN ... NaN NaN NaN
4 118 NaN NaN ... NaN NaN NaN
5 119 441.352927 NaN ... NaN NaN NaN
6 120 441.832005 NaN ... NaN NaN NaN
7 121 429.159441 414.695159 ... NaN NaN NaN
8 122 426.640083 409.350283 ... NaN NaN NaN
9 123 405.895463 391.782682 ... NaN NaN 595.583477
10 124 348.333084 330.328054 ... NaN NaN 558.149675
11 125 269.575895 244.929717 ... 498.792684 174.485133 501.917091
12 126 206.326517 183.591386 ... 483.946063 159.790946 388.633450
13 127 164.460509 146.675092 ... 468.012384 143.278498 289.948133
14 128 136.459238 124.173664 ... 445.790269 126.418644 216.911347
15 129 118.142130 109.840042 ... 429.640427 114.967589 158.156775
16 130 106.305034 102.602261 ... 456.978328 105.465703 125.695873
17 131 95.334029 95.655744 ... 436.670517 98.330257 103.816534
18 132 86.695439 89.980695 ... 436.020305 90.027712 90.845685
I want to check,
for col in df.columns [1:]:
#Check from column name 1 until 12 (skip the NaN)
if
first 5 values are descending =TRUE
, startpoint =
the largest value from these 5 else
, take next set of 5 values and do the same.
Create a separate dataframe for all the startpoint
values until the end value for every column and also include the time column.
Aucun commentaire:
Enregistrer un commentaire