質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

ただいまの
回答率

90.34%

  • Python

    9279questions

    Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

  • Python 3.x

    7450questions

    Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

1秒値を1分値に(いらない数値は0にして平均値の分母にはカウントしない)

受付中

回答 1

投稿 編集

  • 評価
  • クリップ 0
  • VIEW 198

wpspring0300

score 5

 前提・実現したいこと

1秒値を1分値にしたいので、60データ当たりの平均をとりたいのですが、データの中には条件に合わないデータもあるので平均を出す際その数値を0にして60個ごとに足し算(分子)、個数を60から条件に合わないデータを除外(例条件に合わないデータがあった場合60から引いていく)(分母)最後に足し算からその除外したデータの個数を割って1分当たりの平均値を出したい。

 発生している問題・エラーメッセージ

分母の個数をカウントしたものを(1440個あります)行列にしたいのですが、そこがうまくできません。

 該当のソースコード

##1s値を60個ごとに足す
import pandas as pd
import numpy as np


##1秒値のcsvファイルの読み込み
df=pd.read_csv('20070725_TMN0001_1s.csv',header=None,encoding='utf=8')
##2列のデータのマイナス値を0にする
df1=df.iloc[:,1:2].where(df>= 0,0)
##2列目の列名を指定
df1.columns=['データ']
##df1に列名「」を追加(3列目のプラス値を0にする)
df1[None]=df.iloc[:,2:3].where(df<=0,0)
##条件に合う要素数をカウント
##df1の60個の要素当たりの和を計算
df2=df1.groupby(df1.index // 60).sum()
print(df2)
##個体数(平均値の分母)を条件を除外し指定。
a=0
b=0
c=-1
d = [[0 for i in range(1)]for j in range(1440)]
for x in range(86400):
    a += 1
    if df.iloc[x,1] < 0:
        b += 1
    if a==60:
        a=0
        c += 1
        d[c][0]=b
        b=0
e = list(map(float, d))
print(e)
##print((df.iloc[:,1:2] >= 0).sum())
##df2/d.to_csv('20070725_1m3.csv',index=())

 試したこと

ifとforを使い試してみましたが駄目でした

 補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

ここにより詳細な情報を記載してください。

  • 気になる質問をクリップする

    クリップした質問は、後からいつでもマイページで確認できます。

    またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

    クリップを取り消します

  • 良い質問の評価を上げる

    以下のような質問は評価を上げましょう

    • 質問内容が明確
    • 自分も答えを知りたい
    • 質問者以外のユーザにも役立つ

    評価が高い質問は、TOPページの「注目」タブのフィードに表示されやすくなります。

    質問の評価を上げたことを取り消します

  • 評価を下げられる数の上限に達しました

    評価を下げることができません

    • 1日5回まで評価を下げられます
    • 1日に1ユーザに対して2回まで評価を下げられます

    質問の評価を下げる

    teratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。

    • プログラミングに関係のない質問
    • やってほしいことだけを記載した丸投げの質問
    • 問題・課題が含まれていない質問
    • 意図的に内容が抹消された質問
    • 広告と受け取られるような投稿

    評価が下がると、TOPページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。

    質問の評価を下げたことを取り消します

    この機能は開放されていません

    評価を下げる条件を満たしてません

    評価を下げる理由を選択してください

    詳細な説明はこちら

    上記に当てはまらず、質問内容が明確になっていない質問には「情報の追加・修正依頼」機能からコメントをしてください。

    質問の評価を下げる機能の利用条件

    この機能を利用するためには、以下の事項を行う必要があります。

回答 1

+1

対象外のデータの値を 0 に変更し、分母の数を調整するという処理を試みておられますが、pandasではそのような対象外のデータを欠損値(NA)として扱うことで、その後の処理の対象から除外させることができます。(今回の場合は平均の対象から除外させることができる)

ですので、質問のコードは下記のように

  • 条件に合致しないデータの NA にする(pandas.mask()
  • 60行毎に平均を求める(groupby().mean())
    にてシンプルに書くことができるかと思います。
import pandas as pd
import numpy as np

# ダミーデータの生成
N = 86400
df=pd.DataFrame(np.random.randint(-100, 100, (N, 3)))

##2列目のデータのマイナス値をnanにする X
df[1] = df[1].mask(lambda x: x < 0)
##3列目のデータのプラス値をnanにする
df[2] = df[2].mask(lambda x: x > 0)
# 60行毎に平均を求める
ret = df.groupby(df.index//60).mean()
print(ret)

投稿

  • 回答の評価を上げる

    以下のような回答は評価を上げましょう

    • 正しい回答
    • わかりやすい回答
    • ためになる回答

    評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。

  • 回答の評価を下げる

    下記のような回答は推奨されていません。

    • 間違っている回答
    • 質問の回答になっていない投稿
    • スパムや攻撃的な表現を用いた投稿

    評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。

同じタグがついた質問を見る

  • Python

    9279questions

    Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

  • Python 3.x

    7450questions

    Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。