根据另外2个列表对齐2个python列表

Question

我有两个数组，即nlxTTL和ttlState。两个阵列都包含0和1的重复模式，表示可以是高电平（1）或低电平（0）的输入电压，并且从发送具有1秒脉冲宽度的TTL脉冲（高和低）的相同源记录。

但由于一些记录错误，在ttlState列表中发生了一些下降，即它不记录0和1的重复序列并且结束丢弃值。

好的部分是我也为每个列表收到的每个TTL输入的日志时间戳记。 Inter TTL事件时间戳差异清楚地表明TTL事件错过了其中一个脉冲。

这里是什么样的数据看起来像一个例子：

nlxTTL, ttlState, nlxTime, ttlTime 
0,0,1000,1000 
1,1,2000,2000 
0,1,3000,4000 
1,1,4000,6000 
0,0,5000,7000 
1,1,6000,8000 
0,0,7000,9000 
1,1,8000,10000 

正如你可以看到nlxTime和ttlTime清楚彼此不同。那么如何使用这些时间戳我可以对齐所有4个列表？

Answer 1

在处理表格数据（如CSV文件）时，最好使用库来简化过程。我喜欢pandas数据帧库。

现在对于你的问题，考虑这个问题的一种方法是你真的有两个数据集...一个nlx数据集和一个ttl数据集。您想通过时间戳将这些数据集连接在一起。熊猫使得这样的任务变得非常简单。

import pandas as pd 
from StringIO import StringIO 

data = """\ 
nlxTTL, ttlState, nlxTime, ttlTime 
0,0,1000,1000 
1,1,2000,2000 
0,1,3000,4000 
1,1,4000,6000 
0,0,5000,7000 
1,1,6000,8000 
0,0,7000,9000 
1,1,8000,10000 
""" 

# Load data into dataframe. 
df = pd.read_csv(StringIO(data)) 

# Remove spaces from column names. 
df.columns = [x.strip() for x in df.columns] 

# Split the data into an nlx dataframe and a ttl dataframe. 
nlx = df[['nlxTTL', 'nlxTime']].reset_index() 
ttl = df[['ttlState', 'ttlTime']].reset_index() 

# Merge the dataframes back together based on their timestamps. 
# Use an outer join so missing data gets filled with NaNs instead 
# of just dropping the rows. 
merged_df = nlx.merge(ttl, left_on='nlxTime', right_on='ttlTime', how='outer') 

# Get back to the original set of columns 
merged_df = merged_df[df.columns] 

# Print out the results. 
print(merged_df) 

这产生了以下输出。

nlxTTL ttlState nlxTime ttlTime 
0  0.0  0.0 1000.0 1000.0 
1  1.0  1.0 2000.0 2000.0 
2  0.0  NaN 3000.0  NaN 
3  1.0  1.0 4000.0 4000.0 
4  0.0  NaN 5000.0  NaN 
5  1.0  1.0 6000.0 6000.0 
6  0.0  0.0 7000.0 7000.0 
7  1.0  1.0 8000.0 8000.0 
8  NaN  0.0  NaN 9000.0 
9  NaN  1.0  NaN 10000.0 

你会发现它在下降值填充与NaN值，因为我们在做外连接。如果不需要，请将how='outer'参数更改为how='inner'以执行内部连接。这将只保留您在该时间戳处具有nlx和ttl响应的记录。