これはおそらく簡単な修正ですが、私はそれを行う方法がわかりません。
クラスを拡張してpandas.Series、研究用のデータセットを含めることができるようにしました。これまでに書いたコードは次のとおりです。
import pandas as pd
import numpy as np
from allantools import oadev
class Tombstone(pd.Series):
"""An extension of ``pandas.Series``, which contains raw data from a
tombstone test.
Parameters
----------
data : array-like of floats
The raw data measured in volts from a lock-in amplifier. If no scale
factor is provided, this data is presumed to be in units of °/h.
rate : float
The sampling rate in Hz
start : float
The unix time stamp of the start of the run. Used to create the index
of the Tombstone object. This can be calculated by
running ``time.time()`` or similar. If no value is passed, the index
of the Tombstone object will be in hours since start.
scale_factor : float
The conversion factor between the lock-in amplifier voltage and deg/h,
expressed in deg/h/V.
Attributes
----------
adev : 2-tuple of arrays of floats
Returns the Allan deviation in degrees/hour in a 2-tuple. The first
tuple is an array of floats representing the integration times. The
second tuple is an array of floats representing the allan deviations.
noise : float
The calculated angular random walk in units of °/√h taken from the
1-Hz point on the
Allan variance curve.
arw : float
The calculated angular random walk in units of °/√h taken from the
1-Hz point on the
Allan deviation curve.
drift : float
The minimum allan deviation in units of °/h.
"""
def __init__(self, data, rate, start=None, scale_factor=0, *args, **kwargs):
if start:
date_index = pd.date_range(
start=start*1e9, periods=len(data),
freq='%.3g ms' % (1000/rate), tz='UTC')
date_index = date_index.tz_convert('America/Los_Angeles')
else:
date_index = np.arange(len(data))/60/60/rate
super().__init__(data, date_index)
if scale_factor:
self.name = 'voltage'
else:
self.name = 'rotation'
self.rate = rate
@property
def _constructor(self):
return Tombstone
@property
def adev(self):
tau, dev, _, _ = oadev(np.array(self), rate=self.rate,
data_type='freq')
return tau, dev
@property
def noise(self):
_, dev, _, _ = oadev(np.array(self), rate=self.rate, data_type='freq')
return dev[0]/60
# alias
arw = noise
@property
def drift(self):
tau, dev, _, _ = oadev(np.array(self), rate=self.rate,
data_type='freq')
return min(dev)
これを Jupyter ノートブックで実行できます。
>>> t = Tombstone(np.random.rand(60), rate=10)
>>> t
0.000000 0.497036
0.000028 0.860914
0.000056 0.626183
0.000083 0.537434
0.000111 0.451693
...
最後の用語の出力は、pandas.Series期待どおりを示しています。
しかし、コンストラクターに 61 個の要素を渡すと、エラーが発生します。
>>> t = Tombstone(np.random.rand(61), rate=10)
>>> t
TypeError: cannot concatenate a non-NDFrame object
大規模なデータセットでも、問題なくコマンドを実行できます。
>>> from matplotlib.pyplot import loglog, show
>>> t = Tombstone(np.random.rand(10000), rate=10)
>>> t.noise
>>> loglog(*t.adev); show()
しかし、Jupyter Notebook に pretty print を要求すると、常にエラーが発生しますt。
2017-09-13 更新
スタック トレースを調べたところ、pandas が最初のいくつかの要素と最後のいくつかの要素を間に省略記号で連結しようとしたときに問題が発生したようです。以下のコードを実行すると、スタック トレースの最後の数行が再現されます。
>>> pd.concat(t.iloc[10:], t.iloc[:-10])
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-12-86a3d2f95e07> in <module>()
----> 1 pd.concat(t.iloc[10:], t.iloc[:-10])
/Users/wheelerj/miniconda3/lib/python3.5/site-packages/pandas/tools/merge.py in concat(objs, axis, join, join_axes, ignore_index, keys, levels, names, verify_integrity, copy)
1332 keys=keys, levels=levels, names=names,
1333 verify_integrity=verify_integrity,
-> 1334 copy=copy)
1335 return op.get_result()
1336
/Users/wheelerj/miniconda3/lib/python3.5/site-packages/pandas/tools/merge.py in __init__(self, objs, axis, join, join_axes, keys, levels, names, ignore_index, verify_integrity, copy)
1389 for obj in objs:
1390 if not isinstance(obj, NDFrame):
-> 1391 raise TypeError("cannot concatenate a non-NDFrame object")
1392
1393 # consolidate
TypeError: cannot concatenate a non-NDFrame object