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Jupyter (旧IPython notebook)は、Notebook形式でドキュメント作成し、プログラムの記述・実行、その実行結果を記録するツールです。メモの作成や保存、共有、確認などもブラウザ上で行うことができます。

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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。

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時間の差分を数字に変換する方法

IroIroShiritai

総合スコア20

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Jupyter (旧IPython notebook)は、Notebook形式でドキュメント作成し、プログラムの記述・実行、その実行結果を記録するツールです。メモの作成や保存、共有、確認などもブラウザ上で行うことができます。

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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。

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投稿2018/12/23 14:14

時間の差分を数字に変換する方法

  • 環境:JupyterLab, pythonを使用
  • 自身のレベル:入門書を読み切っていない段階で、ググりながらデータ処理をしています。
  • 概要:時系列データのx軸を数字(例えば秒)に変換してフィッティングに使用したいのですがうまくいきません。方法をご教授いただければと思います。
  • 方法:時系列のcsvデータをpd.read_csvで読み込みます。時間にてデータを切り分けたいため、時間をindexに指定します。開始時間を設定して、その時間を引いた差分データを秒に変換してデータとして使用したいです。下記のようなコードを作成し、データの読み込み、時間での切り直しはうまくいきましたが、差分を作成してからの秒データへの変換で躓いております。ご教授頂ければと思います。

python

1import pandas as pd 2import numpy as np 3import datetime 4 5#データ読み込み 6df_all = pd.read_csv('xxx.csv',usecols=['date','A','B'],encoding='shift-jis') 7#'date'をdatetime64に変更 8df_all['date'] = pd.to_datetime(df_all['date']) 9#'date'をindexにset 10df_all.set_index('date', inplace = True) 11# 時間でデータを切り直す 12df = df_all['2018/10/10':'2018/11/11'] 13# dateの差分を作成してnumpyのarrayに入れ込む 14start_time = np.datetime64('2018-10-10T00:00:00.000000000') 15date_delta = np.array((df.index.values - start_time).item().total.seconds())
  • Error内容

---> date_delta = np.array((df.index.values - start_time).item().total.seconds())
ValueError: can only convert an array of size 1 to a Python scalar

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以下のような感じでstart_timeからの差分時間[秒]を算出できます。

Python

1import pandas as pd 2import numpy as np 3 4df_all = pd.DataFrame({'date':['2018/10/10 1:00:00','2018/11/01 12:34:56'],'A':[1,2]}) 5df_all['date'] = pd.to_datetime(df_all['date']) 6df_all.set_index('date', inplace = True) 7df = df_all['2018/10/10':'2018/11/11'] 8print(df) 9""" 10 A 11date 122018-10-10 01:00:00 1 132018-11-01 12:34:56 2 14""" 15 16start_time = np.datetime64('2018-10-10T00:00:00.000000000') 17#df['time_delta'] = (df.index - start_time).total_seconds() 18df = df.assign(time_delta=(df.index - start_time).total_seconds()) 19print(df) 20""" 21 A time_delta 22date 232018-10-10 01:00:00 1 3600.0 242018-11-01 12:34:56 2 1946096.0 25 26# リストとして取り出したい場合は 27print(df['time_delta'].tolist()) # [3600.0, 1946096.0000000002]

投稿2018/12/23 14:55

can110

総合スコア38233

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IroIroShiritai

2018/12/23 15:31

大変助かりました。ありがとうございます。うまく動きました。同様に下記のようにしても動きました。 date_delta = np.array((df.index - start_time).total_seconds())
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