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【python】2次元の時系列データの3次元の時系列データへの変換

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arumon

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素人質問で恐縮ですが、ご回答頂けると幸いです。

■ご質問内容
csvファイルで、下記のような二次元の時系列データがあります

time     a       b     c
0.001   300  200  420
0.002   310  210  410
0.003   305  203  408
0.004   290  180  401
0.005   299  201  388

それを下記のような3次元の時系列データに変更しようとしていますが、実施の仕方が分かりません。

[1]
time     a       b     c
0.001   300  200  420
0.002   310  210  410

[2]
time     a       b     c
0.002   310  210  410
0.003   305  203  408

[3]
time     a       b     c
0.003   305  203  408
0.004   290  180  401

[4]
time     a       b     c
0.004   290  180  401
0.005   299  201  388

ただ単に2次元のデータを区切って3次元データにするだけでしたら、reshape関数で実施できると思うのですが、
今回のように時間を少しずつずらしていくデータ処理の仕方が分かりません。

ご回答頂けると幸いです。

宜しくお願い致します

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回答 1

checkベストアンサー

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numpyを使って試してみました。

import numpy as np

a2 = np.array([["a", "b"], [1, 2], [3, 4], [5, 6]])
print(a2)

a3 = np.array([a2[[0, i, i+1]] for i in range(1, a2.shape[0] - 1)])
print(a3)


==>

array([['a', 'b'],
       ['1', '2'],
       ['3', '4'],
       ['5', '6']], 
      dtype='<U1')
array([[['a', 'b'],
        ['1', '2'],
        ['3', '4']],

       [['a', 'b'],
        ['3', '4'],
        ['5', '6']]], 
      dtype='<U1')

コメント:

一次元配列のとき、普通のリストだと

l = [1,2,3]
l[1] => 2

とは書けますが

l[[1,2]] => [2, 3]

のようにはなってくれません。ところがnumpy.ndarrayはそれができるため、元の配列の一部分を参照しつつ、それを任意の形に拡張したような配列ができるようです。便利・・・というか、リストの仕様を自然に拡張した美しい仕様に思えました。

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  • 2017/11/15 11:15

    実装コード付きかつコメントありがとうございます。
    お陰様で無事解決しました。

    ありがとうございました。

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