出入t圈小菜雞，因工作需要學習了pandas numpy資料分析庫，謹以此帖，記錄經驗。
如下圖所示，雜訊特徵幅度基本在0 – 1e13之間波動。請計算 data.npy資料中雜訊特徵幅度高於0.5e13所佔比例，並按自然小
時（0點/
1點……）統計該比例隨時間的分布。
)#匯入原始資料
data = pd.concat(
[pd.dataframe(df[0]
),pd.dataframe(df[1]
)], axis=1)
#拼接arry 形成新的dataframe
data.columns =
['date'
,'val'
]data_hour = data.set_index(
'date'
)data_hour.index = data_hour.index.to_period(
'h')
#形成小時線
data_hour.groupby(data_hour.index)
list=[
]# 滿足條件的資料條數【小時維度】
list_date =
# 小時
for i in data_hour.groupby(data_hour.index)
:list
len(i[1]
[i[1
].values>
0.5e13])
)1].index[0]
)df_res = pd.dataframe(
list
)/ pd.dataframe(data_hour.groupby(data_hour.index)
.count(
).values)
# 計算比率
df_res.index = list_date
#------------------------
date = pd.dataframe(list_date)
df_fin = pd.concat(
[date, df_res]
,axis=1)
df_fin .columns=
['time'
,'val'
]#資料視覺化
fig = plt.figure(figsize=(10
,4))
plt.plot(df_fin [
'time'
], df_fin [
'val'])
plt.xticks(rotation=90)
plt.xlim(0,
24)plt.show(
)
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