pandasのDataFrameを使ったピーク検出の効率的な方法：実践ガイド｜自作で機械学習モデル・AIの使い方を学ぶ

はじめに

ピーク検出は、様々な分野で重要な役割を果たしています。たとえば、生物学や医学、地球物理学、機械学習などで使用されます。本記事では、pandasのDataFrameを使ったピーク検出の方法について説明します。

データの準備

まず、ピーク検出を行うためのデータセットを準備しましょう。ここでは、サンプルとして、以下のようなデータを使用します。

import pandas as pd
import numpy as np
# データの生成
time = np.linspace(0, 10, 1000)
data = np.sin(time) + 0.5 * np.random.rand(1000)
# DataFrameに変換
df = pd.DataFrame({'Time': time, 'Data': data})
print(df.head())

このように、データは時間軸に対してsin波にノイズが加わったものになります。

ローパスフィルタの適用

ピーク検出を行う前に、ノイズを除去するためにローパスフィルタを適用することができます。ローパスフィルタは、データのスムージングや周波数帯域のカットオフなどに使用されます。ここでは、pandasのrollingメソッドを使用して、ローパスフィルタを適用する方法を説明します。

# ローパスフィルタの適用
df['Smoothed'] = df['Data'].rolling(window=10, center=True).mean().fillna(method='bfill').fillna(method='ffill')
print(df.head())

このように、データにローパスフィルタを適用することで、ノイズが除去され、よりスムーズな曲線が得られます。

ピーク検出の基本アルゴリズム

ピーク検出の基本アルゴリズムには、ローカルマキシマとローカルミニマの検出があります。ローカルマキシマは、その点が周りの点よりも大きい値を持つ点のことであり、ローカルミニマは、その点が周りの点よりも小さい値を持つ点のことです。ここでは、pandasのshiftメソッドを使用して、ローカルマキシマとローカルミニマを検出する方法を説明します。

# ローカルマキシマの検出
df['Max'] = (df['Smoothed'].shift(1) < df['Smoothed']) & (df['Smoothed'].shift(-1) < df['Smoothed'])
# ローカルミニマの検出
df['Min'] = (df['Smoothed'].shift(1) > df['Smoothed']) & (df['Smoothed'].shift(-1) > df['Smoothed'])
print(df.head())

このように、ローカルマキシマとローカルミニマが検出され、DataFrameに追加されます。

scipyを用いたピーク検出

pandasだけでなく、scipyライブラリを使用してピーク検出を行うこともできます。scipy.signalモジュールには、ピーク検出に使用できるfind_peaks関数やfind_peaks_cwt関数があります。ここでは、find_peaks関数を使用して、ピーク検出を行う方法を説明します。

from scipy.signal import find_peaks
# ピーク検出
peaks, _ = find_peaks(df['Smoothed'], height=0.5, distance=50)
# 結果の表示
print('ピークの数:', len(peaks))
print('ピークの位置:', peaks)

このように、find_peaks関数を使用して、ピークの位置と数を簡単に取得することができます。

閾値や距離の設定

ピーク検出時には、閾値やピーク間の距離などのパラメータを設定することができます。たとえば、heightパラメータは、ピークの高さの最小値を指定するために使用され、distanceパラメータは、ピーク間の最小距離を指定するために使用されます。これらのパラメータを調整することで、正確なピークの検出を行うことができます。

# ピーク検出
peaks, _ = find_peaks(df['Smoothed'], height=0.8, distance=70)
# 結果の表示
print('ピークの数:', len(peaks))
print('ピークの位置:', peaks)

このように、heightパラメータを0.8に、distanceパラメータを70に設定することで、より正確なピークの検出が可能になります。

まとめ

本記事では、pandasのDataFrameを使用してピーク検出を行う方法について説明しました。まず、データセットの準備とローパスフィルタの適用について説明し、次にローカルマキシマとローカルミニマの検出方法について説明しました。また、scipyライブラリを使用したピーク検出と、閾値や距離の設定方法についても説明しました。これらの方法を組み合わせることで、より正確なピーク検出を行うことができます。

本記事で紹介したコードは以下のようになります。

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.signal import find_peaks
# データの生成
time = np.linspace(0, 10, 1000)
data = np.sin(time) + 0.5 * np.random.rand(1000)
# DataFrameに変換
df = pd.DataFrame({'Time': time, 'Data': data})
# ローパスフィルタの適用
df['Smoothed'] = df['Data'].rolling(window=10, center=True).mean().fillna(method='bfill').fillna(method='ffill')
# ローカルマキシマの検出
df['Max'] = (df['Smoothed'].shift(1) < df['Smoothed']) & (df['Smoothed'].shift(-1) < df['Smoothed'])
# ローカルミニマの検出
df['Min'] = (df['Smoothed'].shift(1) > df['Smoothed']) & (df['Smoothed'].shift(-1) > df['Smoothed'])
# ピーク検出
peaks, _ = find_peaks(df['Smoothed'], height=0.8, distance=70)
# 結果の表示
print('ピークの数:', len(peaks))
print('ピークの位置:', peaks)