python - Pandas 列中的多个局部最大值超过阈值

Question

在 pandas、numpy 或其他方法中是否有更有效的方法来查找并返回也超过阈值并由称为 local_max 的距离分隔的局部最大值的索引，如下所示？我认为我拥有的代码正在工作，但不是很干净。

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(101)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(20,1),columns=['surge'])

    surge
0   2.706850
1   0.628133
2   0.907969
3   0.503826
4   0.651118
5   -0.319318
6   -0.848077
7   0.605965
8   -2.018168
9   0.740122
10  0.528813
11  -0.589001
12  0.188695
13  -0.758872
14  -0.933237
15  0.955057
16  0.190794
17  1.978757
18  2.605967
19  0.683509

surge_threshold = .7
local_max = 5 # seperate results exeeding the surge threshold by 5 rows and return the highest local surge value.

# look for a surge
df.dropna(inplace=True)
i = df.first_valid_index()
markers = []
while i + 1 <= df.index[-1]:
    if df.loc[i,'surge'] > surge_threshold:
        # check if markers is an empty list
        if markers:
            if (i - markers[-1] < local_max):
                if (df.loc[i,'surge'] >= df.loc[markers[-1],'surge']):
                    markers[-1] = i
            else:
                markers.append(i)
        else:
            markers.append(i)
    i += 1
print(markers)

这个 df 的结果是 [0,9,18] 因为它们是超过 0.7 的局部最大值的索引，并且至少相隔 5 行。

标签： pythonpandasnumpy