機械学習のためのデータ取集について３(pythonで処理）

前回はセンサの情報をarduinoで読み込みパソコンにシリアル通信して、その情報をcsvファイルに書き出すプログラムを載せました。
jump1268.hatenablog.com

今回は、このプログラム(python側）の説明をします。

pythonのプログラム（jupyter notebook使用）

import pandas as pd
import numpy as np
import serial
import datetime

dt_now = datetime.datetime.now()

def main():
    ser = serial.Serial("COM10")  # COMポート(Arduino接続)

    df = pd.DataFrame(columns=["label","A","B"])

    num = 0
    while num < 20:#２０回分のセンサの値をまとめてから　ｃｓｖファイルをつくる

        data = ser.readline().rstrip()  # \nまで読み込む(\nは削除
        data = data.decode() #対話型だとこれが必要らしい
        (xdeg, ydeg, zdeg) =data.split(",")

        new_data = pd.Series([xdeg, ydeg, zdeg], index=df.columns)

        df = df.append(new_data, ignore_index=True)

        num = num + 1

 
    time = dt_now.minute
    # CSVファイルの作成
    df.to_csv(str(time)+"分"+'output.csv')
    print(df)
    

if __name__ == '__main__':
    main()

　　
出力値は下のようになります。

＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿

label A B
0 2 510 543
1 2 510 540
2 2 510 541
3 2 510 541
4 2 510 542
5 2 511 542
6 2 511 543
7 1 512 544
8 1 511 544
9 1 511 542
10 1 510 542
11 1 511 543
12 1 510 541
13 2 509 540
14 2 510 541
15 2 510 542
16 2 510 541
17 1 510 541
18 1 509 540
19 1 509 542
___________________________________

では説明します。（多分前のブログを見ながらのほうがわかりやすい）
・import　ライブラリ　as 変数　→これであるライブラリを変数として読み込むことができます。
import pandas as pd →pandasというライブラリをpdという名前で使いますよ～ということです。

次にdt_now = datetime.datetime.now() 。これでこの時の時間をdt_nowという文字に代入しています。
C#の教科書で勉強した、オブジェクト名.プロパティ名＝値ということと同じかな？

でmain関数に入っていきます。
最初に

ser = serial.Serial("COM10") # COMポート(Arduino接続)
でCOM10からくるシリアル通信の情報をser に代入します。

df = pd.DataFrame(columns=["label","A","B"])
は0行目にlabel , A 、Bという文字を一つの列に順番に代入します。

while 条件　:
　,,,
,,,

これで条件が満たすうちは中の文章が繰り返されます。

この中の文章の前半
data = ser.readline().rstrip() # \nまで読み込む(\nは削除
でシリアル通信で受け取った情報（文字列）を改行コードがくるまで代入します。

data = data.decode() #対話型だとこれが必要らしい
その情報をデコードします（これがないと文字化けする）

(xdeg, ydeg, zdeg) =data.split(",")
このコードで文字列を,で分けてそれらをxdeg,ydeg,zdegという変数に代入します。

while文の後半は
new_data = pd.Series([xdeg, ydeg, zdeg], index=df.columns)
df = df.append(new_data, ignore_index=True)

これは
new_dataという文字に[xdeg, ydeg, zdeg]という配列で代入します。
そして、そのnew_dataを
main関数で作ったlabel,A,B行の下に追加されていきます。
つまり
label A B
xdeg ydeg zdeg

こんな感じで

（参考：文字 = pd.Series(データの配列, index = 横行の名前の配列)）

df.append（配列）でdfの行に配列を追加するという意味

最後に
num = num + 1
でnumが０から１に変わり、while文の条件が正だからまたwhile文のコードが繰り返されます。

この動作が繰り返されてnum = 20となったら、while 分から抜けて、

time = dt_now.minute
# CSVファイルの作成
df.to_csv(str(time)+"分"+'output.csv')
print(df)

これで現在何分かの情報をtime に入れて、(今の時間.output.csv）でcsvファイルが作られます。
最後に確認のためdfというものがどんな配列になっているかprintして確認します。

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