Python 在Pandas 数据帧中使用GROUPBY()应用FIND_PEAKS()函数

def find_peaks_in_group(group):
    peaks, peak_properties = find_peaks(group['RFPower'], prominence=1, height=0.7)
    group['peaks'] = False
    group.loc[peaks, 'peaks'] = True
    group['peak_heights'] = 0.0
    group.loc[peaks, 'peak_heights'] = peak_properties['peak_heights']
    return group

result_df=df.groupby('ID', group_keys=False).apply(find_peaks_in_group)

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.signal import find_peaks

def find_peaks_in_group(group):
    # Find peaks
    peaks, peak_properties = find_peaks(group['RFPower'], prominence=1, height=0.7)
    
    # Initialize columns to store peak data
    group['peaks'] = False
    group['peak_heights'] = 0.0
    
    # Use iloc to correctly assign values based on relative indices
    if len(peaks) > 0:
        group.iloc[peaks, group.columns.get_loc('peaks')] = True
        group.iloc[peaks, group.columns.get_loc('peak_heights')] = peak_properties['peak_heights']
    
    return group

# Apply the function to each group
result_df = df.groupby('ID').apply(find_peaks_in_group)

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