PythonでFFT→周波数スペクトル表示。初めての質問です。お願い致します。

Question

前提・実現したいこと

Excelから読み込んだ時系列データにFFTをかけてスペクトル分析を行おうとしています。　
読み込んでいるExcelデータの2列目には簡単なsin関数が書いてあり、その列の中の1000行目から15000行目のデータを使用します。
周波数スペクトルのグラフをアウトプットしたいと考えています。

初心者で、質問の体すらなってないかもわかりませんが、アドバイスをよろしくお願いいたします。

発生している問題・エラーメッセージ

発生している問題は、F = np.fft.fft(f)でFFTが実行されていないことです。
エラーメッセージはありません。
F = np.fft.fft(f)でFFTをかけているつもりですが、Fにはｆがそのまま入っています。
結果的に、読み込んだデータを絶対値変換しただけのグラフが出力されます。

該当のソースコード

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

data = pd.read_excel(r'C:\tmp\test.xlsx',      
                  delimiter=",",
                  dtype="float64",
                  #skiprows=0,      
                  usecols=[1]
                 )

data1=data[10000:15000]
data1

x = np.arange(0, 10, 0.002)

dt = 0.002
fs = 1/dt
n=5000
y=data1

N = len(y) # データ数

# FFT
f = y
F = np.fft.fft(f) # 高速フーリエ変換(FFT)
# 振幅スペクトルを計算
Amp = np.abs(F)
# 周波数軸のデータ作成
fq = np.linspace(0, N/2, len(Amp))     # 周波数軸  numpy.arange(start, stop, step)  linspace(開始,終了,分割数)

# 周波数軸のデータ作成
fq = np.linspace(0, N/2, len(Amp))     # 周波数軸  linspace(開始,終了,分割数)

# 周波数軸に変更してグラフを再表示
plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.xlabel('freqency(Hz)', fontsize=14)
plt.ylabel('signal amplitude', fontsize=14)
plt.plot(fq, Amp)

試したこと

読み込んだデータが正しく読み込まれていることは確認しました。
また、Excelからデータを読み込まずにコードの中でsin関数を作るとFFTは実行できました。
np.fft.fftのプログラムについて詳しく調べましたが、原因は分かりませんでした。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Excelデータの一列目は、0から0.002刻みで60まで。2列目は=SIN(A1*PI())でのように、A列を用いた基本的なsin関数です。
使用ツールはJupyterLabとSpyderの両方を試しました。どちらも最新版です。
OSはWindows10です。

Comments

[jbpb0]

pandas.read_excel()に「delimiter=」は無い
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_excel.html

Answer 1

F = np.fft.fft(f) # 高速フーリエ変換(FFT)

を、下記のどちらかに変更

F = np.fft.fft(f.T)
F = np.fft.fft(f, axis=0)

Comments

[jbpb0]

fqが、N個のデータ内にsinが何周期あるのか、という意味なら、最大は N/2 ではなく N-1 です
fq = np.linspace(0, N-1, len(Amp))
とすれば、fqは0から始まる整数になります

ただし、後半(N/2よりも大きい)は負の周波数なので、本当はそこだけNを引かないといけません
fq = np.fft.fftfreq(len(Amp), d=1/N) # 周波数軸 np.fft.fftfreq(データ点数, サンプリング間隔)
とすれば、それも含めてやってくれます

[radames1000]

修正済

[jbpb0]

radames1000さん
見落としてました
ありがとうございます
修正しました

[takeshi2koza]

ご回答ありがとうございます。
F = np.fft.fft(f, axis=0)に変更したところ周波数スペクトルのグラフをほぼ出すことが出来ました。
ただ、Ampの値が正しい値の2500倍の値となっています。
2500はデータ点数の半分の値なので、
Amp = np.abs(F)をAmp = np.abs(F)/N*2とすれば上手くいきましたが、こういうものなのでしょうか？
的確なご回答をしていただき本当にありがとうございます。