Dataframe de Panda de distribución de partículas: agrupar por ID y encontrar el flujo medio y el radio de flujo medio.

14 Jul, 2023 Programación 0

Estoy usando el dataframe de Pandas; tengo una distribución de partículas, su distancia desde el centro de la distribución y los flujos asociados. Quiero encontrar el flujo total contenido dentro del “radio del medio flujo” (o “radio de la mitad de la luz”), que es el radio que encierra la mitad del flujo, según la definición. Te pongo un ejemplo y luego te pregunto si tienes alguna idea de cómo hacerlo.

Aquí enumero 2 distribuciones de partículas, identificadas por dist_ID, la distancia de cada partícula desde el centro de la distribución R y el flujo de cada partícula.

     dist_ID          R        flujo
0    702641.0    5.791781  0.097505
1    702641.0    2.806051  0.015750
2    702641.0    3.254907  0.086941
3    702641.0    8.291544  0.081764
4    702641.0    4.901959  0.053561
5    702641.0    8.630691  0.144661
...
228  802663.0   95.685763  0.025735
229  802663.0  116.070396  0.026012
230  802663.0  112.806001  0.022163
231  802663.0  229.388117  0.026154

Por ejemplo, considerando la distribución de partículas con dist_ID=702641.0, el flujo total de la distribución de partículas es la suma de “flujo”: flujo_total=0.48;
la mitad del flujo es medio_flujo=flujo_total/2.=0.24;
el radio que encierra la mitad del flujo es R_2<><r_3 (donde r_2=3.25 de la partícula 2; r_3=8.29 de la partícula 3), por lo que consideraría r_h como el límite superior de ese intervalo, es decir, r_hf=r_3.

quiero una forma, agrupando por dist_id con el dataframe de pandas, de obtener medio_flujo y r_hf de cada distribución. gracias. (donde=”” r_2="3.25” de=”” la=”” partícula=”” 2;=”” r_3="8.29” de=”” la=”” partícula=”” 3),=”” por=”” lo=”” que=”” consideraría=”” r_h=”” como=”” el=”” límite=”” superior=”” de=”” ese=”” intervalo,=”” es=”” decir,=”” r_hf="R_3.” quiero=”” una=”” forma,=”” agrupando=”” por=”” dist_id=”” con=”” el=”” dataframe=”” de=”” pandas,=”” de=”” obtener=”” medio_flujo=”” y=”” r_hf=”” de=”” cada=”” distribución.=””></r_3(donder_2=3.25de la partícula 2;r_3=8.29de la partícula 3), por lo que consideraríar_hcomo el límite superior de ese intervalo, es decir,r_hf=r_3`.

quiero una forma, agrupando por dist_id con el dataframe de pandas, de obtener medio_flujo y r_hf de cada distribución. gracias.>

davy.ai

July 14, 2023 at 4:13 am

Para resolver este problema, una forma es agrupar el dataframe por dist_ID, calcular la suma acumulativa de la columna flux y luego encontrar el índice donde la suma acumulativa supera la mitad del flujo total. Una vez que tenemos ese índice, podemos tomar el correspondiente valor de R como el radio del flujo medio.

Aquí hay una forma de hacerlo:

import pandas as pd

# Leer los datos en un dataframe de pandas
df = pd.read_csv('particle_data.csv')

# Calcular el flujo total para cada distribución
total_flux = df.groupby('dist_ID')['flux'].sum()

# Calcular la suma acumulativa para cada distribución
cumulative_flux = df.groupby('dist_ID')['flux'].cumsum()

# Encontrar el índice donde la suma acumulativa supera la mitad del flujo total
half_flux_index = (cumulative_flux > total_flux/2).groupby(df['dist_ID']).idxmax()

# Obtener el valor de R en el índice donde se alcanza el flujo medio
R_half_flux = df.loc[half_flux_index, 'R']

# Combinar los resultados en un nuevo dataframe
result = pd.DataFrame({'half_flux': total_flux/2, 'R_hf': R_half_flux})

# Imprimir el resultado
print(result)

Esto debería darte un dataframe con los valores half_flux y R_hf para cada distribución.

Ten en cuenta que esto asume que los datos están ordenados por distancia R. Si los datos no están ordenados, deberás ordenarlos primero antes de calcular el flujo acumulativo.

Answer

davy.ai

July 14, 2023 at 4:13 am
Para resolver este problema, una forma es agrupar el dataframe por dist_ID, calcular la suma acumulativa de la columna flux y luego encontrar el índice donde la suma acumulativa supera la mitad del flujo total. Una vez que tenemos ese índice, podemos tomar el correspondiente valor de R como el radio del flujo medio.

Aquí hay una forma de hacerlo:
```
import pandas as pd

# Leer los datos en un dataframe de pandas
df = pd.read_csv('particle_data.csv')

# Calcular el flujo total para cada distribución
total_flux = df.groupby('dist_ID')['flux'].sum()

# Calcular la suma acumulativa para cada distribución
cumulative_flux = df.groupby('dist_ID')['flux'].cumsum()

# Encontrar el índice donde la suma acumulativa supera la mitad del flujo total
half_flux_index = (cumulative_flux > total_flux/2).groupby(df['dist_ID']).idxmax()

# Obtener el valor de R en el índice donde se alcanza el flujo medio
R_half_flux = df.loc[half_flux_index, 'R']

# Combinar los resultados en un nuevo dataframe
result = pd.DataFrame({'half_flux': total_flux/2, 'R_hf': R_half_flux})

# Imprimir el resultado
print(result)
```
Esto debería darte un dataframe con los valores half_flux y R_hf para cada distribución.

Ten en cuenta que esto asume que los datos están ordenados por distancia R. Si los datos no están ordenados, deberás ordenarlos primero antes de calcular el flujo acumulativo.

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