Q&A
pythonのpandasを使って、実験で得られたcsvの時系列データ処理を行っています。
データ収集開始(0秒)から、可視化したいデータ(50s~)が得られるまでにノイズ(3秒目や10秒目)が発生しています(図1)。
日によって、収集開始から可視化したい部分までの時間の長さにバラつきがあるため、
グラフの可視化を行う上で、開始の時刻を合わせるためにデータの除去(0秒~50秒)を行い図2のようなデータにしたいと考えています。
前述の通り、ノイズが存在しているため閾値のみでは判別が難しいため、しきい値+時間の幅で判別を行いたいと考えています。
具体的には、しきい値(15.0)を10秒連続で超えた場合、連続で超えた最初の時間-1秒を新たな時間軸の0秒目としたデータを形成し、可視化したいと考えておりますが、方法が分からず、ご教示いただけないでしょうか。よろしくお願いいたします。
図1 ↓
図2 ↓
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ベストアンサー
入力をdfとします。
python
1N = 10 2start = df[(df['temp'] >= 15).rolling(N).sum()>=10].index[0] - N + 1 3if start > 0: 4 start -= 1 5 6df_new = df.loc[start:].copy()
でdf_newが求めるものです。
実行例
python
1>>> print(df) 2 time temp 30 0 14 41 1 12 52 2 15 63 3 5 74 4 6 85 5 18 96 6 12 107 7 7 118 8 18 129 9 13 1310 10 9 1411 11 7 1512 12 7 1613 13 8 1714 14 17 1815 15 18 1916 16 17 2017 17 7 2118 18 9 2219 19 3 2320 20 16 2421 21 11 2522 22 4 2623 23 14 2724 24 10 2825 25 12 2926 26 4 3027 27 16 3128 28 15 3229 29 3 3330 30 43 3431 31 38 3532 32 50 3633 33 56 3734 34 27 3835 35 47 3936 36 26 4037 37 52 4138 38 42 4239 39 44 4340 40 37 4441 41 38 4542 42 44 4643 43 46 4744 44 31 4845 45 38 4946 46 54 5047 47 49 5148 48 55 5249 49 38 5350 50 13 5451 51 9 5552 52 4 5653 53 6 5754 54 9 5855 55 6 5956 56 12 6057 57 9 6158 58 13 6259 59 5 63>>> N = 10 64>>> start = df[(df['temp'] >= 15).rolling(N).sum()>=10].index[0] - N + 1 65>>> if start > 0: 66... start -= 1 67... 68>>> df_new = df.loc[start:].copy() 69>>> print(df_new) 70 time temp 7129 29 3 7230 30 43 7331 31 38 7432 32 50 7533 33 56 7634 34 27 7735 35 47 7836 36 26 7937 37 52 8038 38 42 8139 39 44 8240 40 37 8341 41 38 8442 42 44 8543 43 46 8644 44 31 8745 45 38 8846 46 54 8947 47 49 9048 48 55 9149 49 38 9250 50 13 9351 51 9 9452 52 4 9553 53 6 9654 54 9 9755 55 6 9856 56 12 9957 57 9 10058 58 13 10159 59 5
参考
投稿2021/12/23 08:40
編集2021/12/23 08:42
総合スコア24670
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2021/12/24 04:17 編集