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CSV

CSV(Comma-Separated Values)はコンマで区切られた明白なテキスト値のリストです。もしくは、そのフォーマットでひとつ以上のリストを含むファイルを指します。

ファイル

ファイルとは、文字列に基づいた名前又はパスからアクセスすることができる、任意の情報のブロック又は情報を格納するためのリソースです。

並列処理

複数の計算が同時に実行される手法

Python

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。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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csvファイルのデータを1列ずつ読みこみ,処理をしたのち一つのcsvファイルにまとめたい(繰り返し処理のやり方を知りたい)

Noriri12

総合スコア8

CSV

CSV(Comma-Separated Values)はコンマで区切られた明白なテキスト値のリストです。もしくは、そのフォーマットでひとつ以上のリストを含むファイルを指します。

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ファイルとは、文字列に基づいた名前又はパスからアクセスすることができる、任意の情報のブロック又は情報を格納するためのリソースです。

並列処理

複数の計算が同時に実行される手法

Python

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。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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投稿2021/03/17 06:53

前提・実現したいこと

以下のcsvファイルを読み込み,B列をx軸,C~GT列それぞれをy軸としたグラフを作成します.
B列が一定間隔ではないので,線形補間を行い,横軸を等間隔にし,補間した座標を求めました.
その後,DataFrameに格納し,A列が補間したx座標,B列が補間したy座標になるようにcsv出力をしました.
以下のコードのように,C~GT列を1列ずつ読みこみ,線形補間を行い,線形補間後の座標をDataFrameに格納し,x座標がA列,y座標がB列となるようにcsvファイルに出力することはできました.しかし,この作業を1列ずつ行うのは大変なので繰り返し処理を行い,最終的にA列に線形補間後のx座標,B列以降にC~GT列それぞれを処理したy座標となるような,csvファイルを作成したいと思っています.

リンク内容

発生している問題・エラーメッセージ

繰り返し処理のやり方がわかりません.

該当のソースコード

python

1import numpy as np 2from scipy import interpolate 3import matplotlib.pyplot as plt 4import pandas as pd 5 6#データ読み込み・グラフ表示 7wave=np.loadtxt('C:\Users\morim\Desktop\data_sample\Interferogram_00000.csv',delimiter=',') 8frequency=wave[0:,1] #B列の取り出し 9ampl=wave[0:,2] #C列の取り出し 10 11plt.plot(frequency,ampl) 12plt.xlabel('wavelength') 13plt.ylabel('amplitude') 14plt.show() 15 16#補間するx座標を作成する 17fre_latent=np.linspace(min(frequency),max(frequency),1024) 18#補間したy座標を作成する 19ip1=interpolate.interp1d 20fitted_curve=ip1(frequency,ampl) 21#データフレームに格納してcsv出力 22df=pd.DataFrame([fre_latent,fitted_curve(fre_latent)]) 23df.T.to_csv("C:\Users\morim\Desktop\senkeihokan.csv",header=False,index=False)

試したこと

そもそもデータの読み込みをpandasで行い,usecols=[1, k]のように特定の列のみを読みこみ,kをGT列になるまでの値にし,繰り返し処理をすればいいのかなと考えましたが,どこまでを繰り返し処理いれるか,DataFrameへの格納も繰り返し処理の中に入れてもいいのかとなってしまいました.

python初心者なので,調べ切れていないところも多くあるかと思いますが,よろしくお願いいたします.

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ベストアンサー

ほぼ原型をたもったまま繰り返し処理に変えてみました。(グラフ表示を繰り返すのは重いのでコメントアウトしています)

python3

1import numpy as np 2from scipy import interpolate 3import matplotlib.pyplot as plt 4import pandas as pd 5 6#データ読み込み・グラフ表示 7wave=np.loadtxt('C:\Users\morim\Desktop\data_sample\Interferogram_00000.csv',delimiter=',') 8frequency=wave[0:,1] #B列の取り出し 9 10#補間するx座標を作成する 11fre_latent=np.linspace(min(frequency),max(frequency),1024) 12curve_lst = [fre_latent] 13 14for i in range(2, wave.shape[1]): 15 ampl=wave[0:,i] #C列の取り出し 16 17 #plt.plot(frequency,ampl) 18 #plt.xlabel('wavelength') 19 #plt.ylabel('amplitude') 20 #plt.show() 21 #補間したy座標を作成する 22 ip1=interpolate.interp1d 23 fitted_curve=ip1(frequency,ampl) 24 curve_lst.append(fitted_curve(fre_latent)) 25 #データフレームに格納してcsv出力 26df=pd.DataFrame(curve_lst) 27df.T.to_csv("C:\Users\morim\Desktop\senkeihokan.csv",header=False,index=False)

投稿2021/03/17 07:28

jeanbiego

総合スコア3966

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Noriri12

2021/03/18 02:19

素早い回答ありがとうございます! 既にあるコードに加えていだいた形なのでとても理解しやすかったです...! 助かりました!
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