異なるグループのデータを並べ替え、Pandasの開始時刻と終了時刻を計算する

Question

cpuの性能テストを行い、csv形式のデータセットを取得しました。データから、5つの異なるイベントがあり、それぞれのイベントを並べ替えて、それぞれの開始時刻を&終了時刻として計算します。私はこのデータ分析のためにPythonでPandasを使用しようとしましたが、私はまだそれを行う方法を知りません。以下は私が今までに書いた非常に基本的なコードです。

import pandas as pd 
from pandas import DataFrame 
import os, sys 

df = pd.read_csv('new.csv') 

col_Time = df[df.columns[0]] 
col_Data = df[df.columns[1]] 

## example_time = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15] 
## example_data_in_watts=[11.2, 10.3, 10.1, 21.2, 20.3, 22.1, 12.3, 10.7, 
##      11.2, 23.6, 24.3, 25.1, 10.2, 11.3, 10.5] 

## As above, each element in example_data_in_watts corresponds to element in 
## example_time. From this data, there're 2 events happened when the watts 
## are ~21w and ~24w. My desired output will be to calculate the start & end 
## time for 21w & 24w, which are 3(sec) and 3(sec). 

あなたは上記を参照することができるように、私は2つの異なる列を表現するために2つの変数を割り当てる：一方は、試験時間（単位：秒）のためであり、他のテストデータ（：ワット単位）のためのものです。私が考えることの1つの方法は、おそらくイベントを整理するためにk-meansメソッドを使用することです。しかし、私がそれをしても、そこから開始時間&の終了時刻を得ることができるかどうかはわかりませんか？

イベントを整理し、開始時刻を計算する方法がわかっている場合は、&終了時刻をお知らせください。たくさんありがとう！

Answer 1

あなたの例から、これは最も簡単な解決策としてようだ：あなたがデータを浮動し、あなたの例によると、ここで何ができるかであるしている場合は

watts=[10,10,10,21,21,21,10,10,10,23,23,23,10,10,10] 

result = {k : watts[:i+1].count(k) for i, k, in enumerate(watts) if k != 10} 

EDIT

：

watts=[10.2, 10.3, 10.1, 21.2, 21.3, 21.1, 10.3, 10.7, 10.2, 23.6, 23.3, 23.1, 10.2, 10.3, 10.5] 
watts = map(int,watts) 

result = {k : watts[:i+1].count(k) for i, k, in enumerate(watts) if k != 10} 

編集編集

変動が2.5であることを考慮すると私は、これはトリックを行うことができると思います。

watts=[11.2, 10.3, 10.1, 21.2, 20.3, 22.1, 12.3, 10.7, 11.2, 23.6, 24.3, 25.1, 10.2, 11.3, 10.5] 

watts = map(lambda x: x + x % 5, map(lambda x: x - x % 2.5, map(int, watts))) 

result = {k : watts[:i+1].count(k) for i, k, in enumerate(watts) if k != 10}