Вот тестовый пример, чтобы показать, чего я пытаюсь достичь. Вот'игрушечный фрейм данных:

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,7),index=range(1,11),columns=headers)

Который дает

    Time       A_x       A_y       A_z       B_x       B_y       B_z
1  -0.075509 -0.123527 -0.547239 -0.453707 -0.969796  0.248761  1.369613
2  -0.206369 -0.112098 -1.122609  0.218538 -0.878985  0.566872 -1.048862
3  -0.194552  0.818276 -1.563931  0.097377  1.641384 -0.766217 -1.482096
4   0.502731  0.766515 -0.650482 -0.087203 -0.089075  0.443969  0.354747
5   1.411380 -2.419204 -0.882383  0.005204 -0.204358 -0.999242 -0.395236
6   1.036695  1.115630  0.081825 -1.038442  0.515798 -0.060016  2.669702
7   0.392943  0.226386  0.039879  0.732611 -0.073447  1.164285  1.034357
8  -1.253264  0.389148  0.158289  0.440282 -1.195860  0.872064  0.906377
9  -0.133580 -0.308314 -0.839347 -0.517989  0.652120  0.477232 -0.391767
10  0.623841  0.473552  0.059428  0.726088 -0.593291 -3.186297 -0.846863

Что я хочу сделать, это просто рассчитать длину вектора для каждого заголовка (A и B) в этом случае для каждого индекса, и разделить наTime колонка. Следовательно, эта функция должна бытьnp.sqrt(A_x^2 + A_y^2 + A_z^2) и то же самое для B, конечно. То есть Я рассчитываю рассчитать скорость для каждой строки, но три столбца влияют на один результат скорости.

Я пытался использоватьdf.groupby а такжеdf.filter зацикливать столбцы, но я не могу заставить его работать, потому что я совсем не уверен, как эффективно применять одну и ту же функцию к фрагментам фрейма данных, все за один раз (так как, по-видимому, нужно избегать зацикливания). строки). Я пытался делать

df = df.apply(lambda x: np.sqrt(x.dot(x)), axis=1)

Это работает, конечно, но только в том случае, если во входном фрейме данных есть правильное количество столбцов (3), если оно длиннее, чем произведение точек на всю строку, а не на куски из трех столбцов, что я и хочу (потому что это повороты соответствуют координатам тега, которые являются трехмерными).

Вот что я в итоге пытаюсь получить с помощью приведенного выше примера (приведенные ниже массивы просто заполнены случайными числами, а не фактическими скоростями, которые я пытаюсь вычислить - просто чтобы показать, какую форму я пытаюсь достичь):

     Velocity_A  Velocity_B
1    -0.975633   -2.669544
2     0.766405   -0.264904
3     0.425481   -0.429894
4    -0.437316    0.954006
5     1.073352   -1.475964
6    -0.647534    0.937035
7     0.082517    0.438112
8    -0.387111   -1.417930
9    -0.111011    1.068530
10    0.451979   -0.053333

Мои фактические данные - 50 000 x 36 (поэтому есть 12 тегов с координатами x, y, z), и я хочу рассчитать скорость всего за один раз, чтобы избежать итерации (если это вообще возможно). Существует также столбец времени той же длины (50000x1).

Как ты это делаешь?

Спасибо, астрид