最大筋力の50%までを得るまでの時間の算出

Question

実現したいこと

最大筋力における50%に達した時のframe数の算出を計画しております（時定数のような）。

以下のデータのように，1frameから徐々に筋力（power）が上がっていき，最大の筋力における50%になったframeを抽出したいと考えております（下のデータ上は101frameが該当）。

frame	power
1	0
2	5
3	5
…	…
100	98
101	100
102	105
…	…
298	200
299	200
300	200

試したこと

df = pd.read_csv("power.csv")
df["frame"] == df["power"].max()*0.5

➡︎Falseという記述が多く出力される…

signal.argrelmax()などの得られた波形を解析する方法で似たような解析ができないか検索済み…

補足情報

jupyter notebookを使用
プログラミングは初学者レベル

Answer 1

※ ある程度余裕を持たせて delta = 0.01 としています。

import pandas as pd

df = pd.read_csv("power.csv")

max_power = df["power"].max()*0.5
delta = 0.01
idx = df.loc[df['power'].between(max_power-delta, max_power+delta), 'frame'].values
print(idx)

# [101]

Comments

[Muuuuki]

前回に引き続き，迅速にご回答いただきありがとうございます。
試してみる中で，deltaの意味を理解することができました。本当に助かりました！
（すみません…お二人とも的確な指摘をしていただけたので，早く回答していただいた別の方をベストアンサーとさせていただいております…）

Answer 2

最大の筋力における50%になったframeを抽出したい

のであればdf[df["power"] == df["power"].max()*0.5]で抽出できます。
ただし厳密に値が一致する行がない可能性もあるので、差の絶対値をとってその最小値と一致する行を抽出するのがよいかと思います。
あるいは、powerが単調増加するのであれば、50%以上となる行をidxmaxで探すのが単純でよいかもしれません。

import pandas as pd

vals = [i for i in range(21)]
df = pd.DataFrame({'flame':vals, 'power':vals})
ret = df[df['power'] == df['power'].max()*0.5]
print(ret)
#    flame  power
#10     10     10

vals = [i for i in range(20)]
df = pd.DataFrame({'flame':vals, 'power':vals})
dist = (df['power'] - df['power'].max()*0.5).abs()
ret = df[dist == dist.min()]
print(ret)
#    flame  power
#9       9      9
#10     10     10

ret = (df['power'] >= df['power'].max()*0.5).idxmax()
ret = df.iloc[ret]
print(ret)
#flame    10
#power    10
#Name: 10, dtype: int64

Comments

[Muuuuki]

ご丁寧にご教示いただきありがとうございます。
私のような初学者にとって複数の選択肢をご教示いただき，非常に役立つばかりです。