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一連のファイルを読み取った後、7 列のデータフレームを作成します。

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 756 entries, 0 to 755

データ列:

Fr(Hz)        756  non-null values

res_ohm*m     756  non-null values

phase_mrad    756  non-null values

ImC_S/m       756  non-null values

Rm_S/m        756  non-null values

C_el          756  non-null values

date          756  non-null values

dtypes: float64(6), object(1)

次に、12 個の変数を持つ列 6 (C_el) で日付をグループ化します。

Pairs = = data_set.groupby('C_el')

各グループには 21 の倍数のデータが含まれるようになりました (つまり、21 行ごとに新しい一意のデータセットがあることを意味します) - 21 は列 1 (データセットごとに 21 の周波数を使用している Fr(Hz)) を指します

私がやりたいのは、x、y 散布図を作成することです。X 軸は列 1 (Fr(Hz))、Y 軸は列 3 (phase_mrad) です。各データセットには 21 の一意の周波数ポイントがあり、次に、別の色を使用して、利用可能なすべてのデータセットを同じプロットに追加したい

最後のステップは、残りの 11 のグループに対してこれを繰り返すことです (前のステップで定義したとおり)。

サンプル データセットはこちら ( A12 ) 現在、numpy multiple_datasetsでこれを非常に醜いものにしています

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これがあなたの要求を本当に満たすかどうかはわかりませんが、groupbyあなたに多くの恩恵をもたらすことができると思います. たとえば、提供したコード例の代わりに、次のようにすることもできます。

for key, group in data_set.groupby('C_el'):
   # -- define the filename, path, etc..
   # e.g. filename = key
   group.to_csv(filename, sep=' ')

こちらのドキュメントも参照してください。詳細をお伝えできず申し訳ありませんが、少しでもお役に立てば幸いです。

于 2013-03-20T22:56:48.783 に答える