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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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出力された各データを結合してデータフレームを作成したい

keisokukunn

総合スコア9

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。

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投稿2021/05/06 15:41

前提・実現したいこと

FFT処理を行うプログラムを作成しています。
そこで、出力された周波数のデータとFFT処理をしたデータを結合してデータフレームを作成したいと思っています。

今回は、dataのように出力することを目指しています。
**(試したことの画像を参照してください。)
**

発生している問題・エラーメッセージ

該当のソースコード

Python

1import numpy as np 2import pandas as pd 3import os 4import matplotlib.pyplot as plt 5import openpyxl 6 7file_name = input("Please input filename: ") 8 9Sampling_frequency = int(input("Please input Sampling_frequency: ")) 10 11Number_of_iterations = int(input("Please input Number_of_iterations: ")) 12 13color_list=["black","gray","lightcoral","brown","darkred","red","tomato","sienna","sandybrown","darkorange","tan","gold","darkkhaki" 14 ,"yellowgreen","olivedrab","darkturquoise","lightblue" 15 ,"steelblue","cornflowerblue","navy","blue","indigo","darkviolet","purple","magenta","crimson","lightpink"] 16for n in range(1,Number_of_iterations+1): 17 data=pd.read_csv(os.path.join(r"Z:/lab/private/結果/5月/",file_name),header=None,usecols=list(range(1,n+1)),names=[f"{n}回目" for n in range(1,n+1)]) 18#データ数 19N=len(data) 20#サンプリング周波数 21fs=Sampling_frequency 22#窓関数 23window=np.hamming(N) 24#窓関数の補正値 25acf=(1/(sum(window)/N)) 26#時間軸のデータ作成 27t=np.arange(0,N*(1/fs),1/fs) 28#周波数軸のデータ作成 29fq=np.linspace(0,fs,N) #周波数軸 linspace(開始,終了,分割数) 30 31fig = plt.figure(figsize=(6,4)) 32 33 34for n in range(1,Number_of_iterations+1): 35 #2次元配列から1次元配列に変更 36 data2=data[str(n)+"回目"].values 37 #窓関数後の信号 38 data_w=window*data2 39 #読み込んだデータをフーリエ変換 40 data_w_FFT=np.fft.fft(data_w) 41 #FFTの複素数結果を絶対値に変換 42 data_w_FFT_abs=abs(data_w_FFT) 43 #窓補正 44 Data=(data_w_FFT_abs)*acf 45 plt.plot(fq[:int(N/2)+1],Data[:int(N/2)+1],color=color_list[n],label=str(n)+"回目") 46 df=pd.DataFrame(Data[:int(N/2)+1],fq[:int(N/2)+1],columns=[str(n)+"回目"]) 47 Data_for_graph=df.head(84) 48 print(df) 49 print("最大値:"+str(max(Data[:int(N/2)+1]))) 50ax.set_xlabel("frequency[Hz]",fontsize=14) 51ax.set_ylabel("signal intensity",fontsize=14) 52plt.xlim(0,2000) 53ax = fig.add_subplot(111) 54ax.legend(prop={"family":"MS Gothic"}) 55plt.show()

試したこと

現在の出力結果は以下のようになっています。(dfのように出力されます。)
イメージ説明

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bsdfan

2021/05/07 01:52

FFTした結果の5回分をまとめてひとつのデータフレームにしたいということですか?
keisokukunn

2021/05/07 10:41

はい。 周波数[fq]とFFTした結果の5回分を一つのデータフレームにしたいと思っています。
guest

回答1

0

ベストアンサー

ループの中で作ったデータフレームを、リストに残していって、最後にconcatすればよいです。

python

1dfs = [] ### ← 追加 2for n in range(1,Number_of_iterations+1): 3 # ... 4 df=pd.DataFrame(Data[:int(N/2)+1],fq[:int(N/2)+1],columns=[str(n)+"回目"]) 5 dfs.append(df) ### ← 追加 6 # ... 7 print("最大値:"+str(max(Data[:int(N/2)+1]))) 8df = pd.concat(dfs, axis=1) ### ← 追加

投稿2021/05/07 10:53

bsdfan

総合スコア4794

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