Q&A
これはコードの質問ではなくてフーリエ変換と周波数解析の理解が不十分なのでは？だとしたらPythonの前に数学の勉強が必要です。
前提
このようなデータセットがあります
Unnamed: 0 time test test2 0 0 15:56:03:401674 NaN NaN 1 1 15:56:03:494158 0.000222 0.000000 2 2 15:56:03:594907 0.000000 0.000000 3 3 15:56:03:740971 0.000000 0.000000 4 4 15:56:03:870857 0.000000 0.000000 5 5 15:56:04:003207 0.000000 0.000000 6 6 15:56:04:127827 0.000000 0.000000 7 7 15:56:04:273483 0.000000 0.000000 8 8 15:56:04:402328 0.000349 0.001583 9 9 15:56:04:485437 0.007471 0.009965 10 10 15:56:04:666454 0.024821 0.050704 11 11 15:56:04:817290 -0.000920 0.012854 12 12 15:56:04:978378 -0.013256 -0.105881 13 13 15:56:05:102569 0.002745 0.003255
上のデータは時系列データで，test のFFTを行い，周波数解析を行いたいです．時間軸から周波数を横軸にしたデータが欲しいです．
質問
この時，どのようにして周波数解析を行えばよいでしょうか？
scipyにfftのライブラリがありますが，いまいちうまく使いこなせません． サイトも色々見ましたが自分にとっては難解で困っています．
シンプルに， 時間軸データから周波数軸のデータに変換したいのです．
Pythonでどなたか，方法を知っている人がいましたら，具体的なコードを添えて解説していただけると助かります．
フーリエ変換については時間波形を周波数波形に変換するツールであり，時間波形はsin波形の和（集合，合成）で表されるという根本的な理解はできています．pythonでコードが書けないので，困っています．厳密に言えばコードは書いているのですが全く波形が出ません．
```
data = df['test'].values
fft_data = np.abs(np.fft.fft(data))
#np.fft.fftfreq(データ点数, サンプリング周期)
freqList = np.fft.fftfreq(data.shape[0], 10)
plt.plot(freqList, fft_data)
plt.xlim(0, 6) #0～6Hzまで表示
plt.show()
print(np.fft.fft(data))
```
データ数は64で行なっています．しかしながらおっしゃる通り理解が乏しいのかもしれません？フーリエ変換は理解できてもpythonでどうやるのかが不明です．
回答1件
0
自己解決
解決しました．
初めの数値がNaNになっていたので， 初期入力をきちんと数値として扱わないとダメだったようです．
プログラミングはこういうしょうもないところでつまづくので，辟易しますが自己解決してよかったです．
フーリエ変換もコードも理解できている証拠なのでよかったです．
だれかがまた詰まった時に役に立つように残しておきます！
投稿2019/11/26 09:35
総合スコア9
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