Pythonを使ったCSVデータからのピーク検出方法

2024年7月6日2024年8月21日

データ分析や機械学習において、データのピークを検出することは、トレンドの変化や異常の検知に非常に重要です。

ここでは、Pythonを使用してCSVデータからピークを検出する方法を紹介します。

必要なライブラリのインストール

まず、必要なライブラリをインストールします。

主に使用するのは pandas と scipy です。以下のコマンドを使ってインストールしてください：

pip install pandas scipy

CSVデータの読み込み

次に、CSVデータを読み込みます。

ここでは pandas を使用してデータを読み込みます。

import pandas as pd

# CSVファイルのパス
csv_file = 'your_data.csv'

# CSVファイルの読み込み
data = pd.read_csv(csv_file)

# データの確認
print(data.head())

これでCSVデータをデータフレームとして読み込むことができました。

ピークの検出

次に scipy を使用してピークを検出します。

find_peaks 関数を使用します。

from scipy.signal import find_peaks

# 検出したい列を指定
column_name = 'your_column_name'

# ピークの検出
peaks, _ = find_peaks(data[column_name])

# ピークのインデックス
print(peaks)

# ピークの値
print(data[column_name].iloc[peaks])

これで指定した列のピークを検出することができました。

ピークのインデックスと対応する値を確認することができます。

ピークを視覚化する

ピークを視覚化することで、データのどの部分にピークがあるのかを直感的に理解することができます。

以下のコードは、ピークを視覚化する方法です。

import matplotlib.pyplot as plt

# データのプロット
plt.plot(data[column_name])

# ピークのプロット
plt.plot(peaks, data[column_name].iloc[peaks], "x")

# グラフの表示
plt.title('ピーク検出')
plt.xlabel('インデックス')
plt.ylabel(column_name)
plt.show()

上記のコードを実行すると、ピーク部分に “x” マークが表示され、ピークの位置を一目で確認できます。