python.scipy.signal.welchでパワースペクトル密度を計算したい

Question

前提・実現したいこと

python.scipy.signal.welchでパワースペクトル密度を計算したい

発生している問題・エラーメッセージ

6000行のcsvデータをpandas.read_csvで読み込み、
用意した空のdataframeに入れてwelchを実行すると２行でアウトプットされます。
最終的には他の特徴量と合わせて機械学習にかけたいので、dataframeにするには行数が一致せずエラーが出るので、困っています。
このwelchを実行した後のアウトプットの意味合いについて教えていただきたいです。
また、このアウトプットの行数はパラメータの調整で変更できるものでしょうか？

よろしくお願いいたします。

該当のソースコード

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import signal
r1=pd.read_csv('/Users/~~/r1.csv', header=0)
ds=pd.DataFrame(index=[],)
ds['psdx']=signal.welch(r1['x'])
len(ds)
ds

試したこと

ここに問題に対して試したことを記載してください。

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。

Comments

[meg_]

「r_d['x']」は何ですか？

[MM2]

r1['x']の修正ミスでした。修正させていただきました。

Answer 1

時間ごとの特徴量として扱う場合、決まった時間でデータを分割します。
今回、その中に含まれる周波数ごとのパワースペクトル密度を算出する
のだと思います。
そして、分割データごとの時間に合わせ、算出したパワースペクトル密度
（や周波数特性など）を特徴量とするのではないでしょうか。

Comments

[MM2]

コメントありがとうございます！
現状、その方向で進めています。
そういったデータの分割を行う場合、分割の境目をどうとるかというところで検討中です--;

Answer 2

チュートリアルによると、関数の戻り値は以下の2値です。

Returns:
f : ndarray
Array of sample frequencies.

Pxx : ndarray
Power spectral density or power spectrum of x.

データフレームに戻り値を入れないで、一旦変数にいれてどんな値が出ているか確認してください。

Comments

[MM2]

回答ありがとうございます。
変数に入れたところ、以下のような形で出力されました。
(array([0. , 0.00390625, 0.0078125 , 0.01171875, 0.015625 ,
0.01953125, 0.0234375 , 0.02734375, 0.03125 , 0.03515625,....... ]),
array([0.02334273, 0.13781759, 0.08747942, 0.05704206, 0.07561756,
0.07092033, 0.04794384, 0.04988668, 0.05222689, 0.06869485,......... ]))
行数は２行です

[meg_]

１つ目のarrayを横軸に、2つ目のarrayを縦軸にしてグラフを描画します。
https://docs.scipy.org/doc/scipy-1.2.1/reference/generated/scipy.signal.welch.html

この関数の計算結果は機械学習のインプットとして使えるものなのでしょうか？

[MM2]

遅くなり申し訳ありません。回答ありがとうございます！

今回はラベル付けされた時刻で変化するデータから特徴量を抽出して学習させ、テストデータの特徴量からラベル付けを行っています。ですので、この場合はy軸をインプットに使えばよいのではないかと考えているのですが、いかがでしょうか？