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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。

Q&A

解決済

最大筋力の50%までを得るまでの時間の算出

KYuki1218
Muuuuki

総合スコア12

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。

2回答

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205閲覧

投稿2022/12/06 06:30

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)。

framepower
10
25
35
10098
101100
102105
298200
299200
300200

試したこと

python

1df = pd.read_csv("power.csv") 2df["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

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回答2

1

※ ある程度余裕を持たせて delta = 0.01 としています。

python

1import pandas as pd 2 3df = pd.read_csv("power.csv") 4 5max_power = df["power"].max()*0.5 6delta = 0.01 7idx = df.loc[df['power'].between(max_power-delta, max_power+delta), 'frame'].values 8print(idx) 9 10# [101]

投稿2022/12/06 07:09

melian

総合スコア16387

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回答へのコメント

KYuki1218

2022/12/06 08:50 編集

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…)

1

ベストアンサー

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。

Python

1import pandas as pd 2 3vals = [i for i in range(21)] 4df = pd.DataFrame({'flame':vals, 'power':vals}) 5ret = df[df['power'] == df['power'].max()*0.5] 6print(ret) 7# flame power 8#10 10 10 9 10vals = [i for i in range(20)] 11df = pd.DataFrame({'flame':vals, 'power':vals}) 12dist = (df['power'] - df['power'].max()*0.5).abs() 13ret = df[dist == dist.min()] 14print(ret) 15# flame power 16#9 9 9 17#10 10 10 18 19ret = (df['power'] >= df['power'].max()*0.5).idxmax() 20ret = df.iloc[ret] 21print(ret) 22#flame 10 23#power 10 24#Name: 10, dtype: int64

投稿2022/12/06 07:05

編集2022/12/06 08:22
can110

総合スコア36356

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回答へのコメント

KYuki1218

2022/12/06 08:48

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。

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