python中流量差的计算及发生次数的计算

Question

我的数据包括时间和流量（4116行×2列）。我想通过计算两个连续点之间的通量差来找到亮度变化的分布，并计算出现的次数。我先尝试规范化数据（mydata\u nor），然后取差值（d），但我无法计算出现的次数。另外，我不确定这个代码是否正确。我试图在“通量差”和“计数”之间绘制一个图表，这里有几行显示了mydata的样子：

352.3771366  20458.564
352.3975695  20458.295
352.4384352  20454.715
352.4588681  20468.422
352.4793010  20460.531
352.4997339  20465.701
352.5201667  20463.215
352.5405995  20463.814
352.5610325  20463.986

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

mydata = pd.read_csv('kplr31.txt')
mydata_nor = (mydata - mydata.mean()) / (mydata.max() - mydata.min())
d = np.diff(mydata_nor)

Answer 1

我认为你的d遗漏了一个参数axis=0，否则它不会沿着右轴做。你知道吗

d = np.diff(mydata_nor,axis=0)

但要做得有点不同，你可以：

mydata_nor = (mydata - mydata.mean()) / (mydata.max() - mydata.min())
# create the column diff_flux with diff()
mydata_nor['diff_flux'] = mydata_nor['flux'].diff()

现在得到一个具有不同通量和出现次数的DF：

df_output = (mydata_nor.groupby('diff_flux') #groupby diff_flux value
                       .count()  # count the occurence for each diff_flux
                       .rename(columns = {'time':'count'}) #rename time by count
                       .drop('flux',1) #drop the column flux as it's not necessary
                       .reset_index()) # reset_index to have diff_flux as a column

根据你得到的数据，它给出：

   diff_flux  count
0  -0.575691      1
1  -0.261180      1
2  -0.181367      1
3  -0.019625      1
4   0.012548      1
5   0.043700      1
6   0.377180      1
7   1.000000      1