#python
#小波降噪
用python对.csv数据文件进行小波降噪，发现这一行代码最终只对第11列数据生效了，range(1, 11)中11改成几就只对那一列数据生效，其他列没有变化，第一次接触实在搞不懂，求指点一下。

• 帮你找了个相似的问题, 你可以看下: https://ask.csdn.net/questions/7623555
• 除此之外, 这篇博客: Python读取CSV成数据框并进行筛选和相关性检验中的 四、按列的值筛选 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 按一列的值进行筛选，比如筛选四年级的所有学生的分数

  df = data.loc[data['年级']== 4 ]
  

  按两列值进行筛选

  df4 = df.loc[(df['策略类别'] == "A" )&(df['语文类别'] == "B" )]
  

• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  对于小波降噪中只有第11列受到影响的问题，可以检查一下循环中是否有对应的变量只使用了11，而未使用循环变量等可能原因。另外，可以尝试将小波变换和逆变换的过程分别写在不同的函数中，然后调用这些函数来实现对所有列的处理。

  import pywt
  import pandas as pd
  
  # 定义小波变换函数
  def wavelet_transform(data):
      wavelet = 'sym5'
      cA, cD = pywt.dwt(data, wavelet)
      return cA, cD
  
  # 定义逆变换函数
  def inverse_wavelet_transform(cA, cD, wavelet):
      data = pywt.idwt(cA, cD, wavelet)
      return data
  
  # 读取csv文件
  data = pd.read_csv('data.csv')
  
  # 使用循环对每一列进行处理
  for i in range(1, len(data.columns)):
      column_name = data.columns[i]
      cA, cD = wavelet_transform(data[column_name].tolist())
      reconstructed_data = inverse_wavelet_transform(cA, cD, 'sym5')
      data[column_name] = reconstructed_data.tolist()
  
  # 保存结果到新的csv文件中
  data.to_csv('processed_data.csv', index=False)
  

  对于计算一段时间内所有跑道的平均速度，可以先读取文件1（data.csv）中的开始时间和结束时间，再根据这个时间段，去对应的多个文件中读取对应时刻的速度数据。最后，将所有速度数据求平均，并添加到另外一个文件的新增列中。

  ```python import os import datetime import csv

  读取data.csv中的开始时间和结束时间

  with open('data.csv', 'r') as f: reader = csv.reader(f) start_time_str, end_time_str = next(reader)[1:]

  将时间字符串转化为datetime对象

  start_time = datetime.datetime.strptime(start_time_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') end_time = datetime.datetime.strptime(end_time_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')

  读取日期表中所有文件中的速度数据

  speed_data = [] file_names = os.listdir('./') for file_name in file_names: if file_name.startswith('1') or file_name.startswith('2'): with open(file_name, 'r') as f: reader = csv.reader(f) next(reader) for row in reader: time_str, speed_str = row # 将时间字符串转化为datetime对象 time = datetime.datetime.strptime(time_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') \ if '-' in time_str else datetime.datetime.strptime(time_str, '%Y/%m/%d %H:%M:%S')