TimeSeries¶

class astropy.timeseries.TimeSeries(data=None, *, time=None, time_start=None, time_delta=None, n_samples=None, **kwargs)[ソース]¶

ベースクラス: astropy.timeseries.core.BaseTimeSeries

時系列データのクラスを表形式で表す.

TimeSeries 時系列を特定の時点で測定された異なる大きさのセットとして表すためのクラスが提供される(限られた期間を有する時系列については、参照されたい。 BinnedTimeSeries 類)。 TimeSeries はい子類です。 QTable したがって、テーブルが利用可能なすべての標準テーブル充填方法を提供するが、時間を設定するための柔軟な初期化器、時系列を折り畳むための方法、および時間シーケンスを処理するための追加の便利さを提供する。 time 時間値に容易にアクセスできるように属性を提供する。

なお、https：//docs.astterpy.org/en/Stability/timeseries/を参照してください。

パラメータ

data ：Numpy ndarray、dict、list、 Table または表状オブジェクト、オプション麻痺ndarray Dict List: 時系列のデータを初期化する.これは時間を含む必要はない(単独で提供することができる)が、時間が含まれている場合、それらは名前のために位置しなければならない 'time' 自動的に認識されるようになりました
timeTime、TimeDelta、Iterable: サンプリング値の時間-これは直接 Time あるいは…。 TimeDelta 配列または任意の初期化 Time 級友たち。これが与えられた場合、残りの時間に関するパラメータは使用されてはならない。
time_start ： Time あるいは文字列時間や文字列: 時系列中の最初のサンプルの時間。これは提供されています time そして要求しました time_delta また提供しました。
time_delta時間の増加または数量 [“時間”(Time)]: この系列の時間ステップサイズ.時系列が均一にサンプリングされている場合、スカラであってもよく、そうでなければ、値の配列であってもよい。
n_samples集積する.: 系列の時間サンプル数.このオプションは以下の場合にのみ使用されます time_start そして time_delta そしてスカラー値です
**kwargsDICT、オプション: 他のキーワードパラメータは QTable それがそうです。

属性要約

`ColumnClass` \
`colnames` \
`dtype` \
`groups` \
`has_masked_columns` \	もし表にあるなら `MaskedColumn` 柱です。
`has_masked_values` \	表中の列がマスクの値を持つ場合，Trueとなる.
`has_mixin_columns` \	表に何らかの混合列(列サブクラスでない列と定義する)があればTrueとなる.
`iloc` \	Table ILocオブジェクトを返し、このオブジェクトは、インデックス行のインデックス内の出現順にインデックス行を検索するために使用することができる。
`indices` \	表の列に関連付けられたインデックスをTable Indicesオブジェクトとして返す.
`info` \
`loc` \	Table Locオブジェクトは、インデックスで所与のデータ領域の行を検索するために使用することができるTable Locオブジェクトを返す。
`loc_indices` \	1つまたは複数の所与のテーブルインデックスキー値に対応する行インデックスを検索するために使用することができるTable LocIndicesオブジェクトを返す。
`mask` \
`masked` \
`meta` \
`pprint_exclude_names` \	出力リストの可視性を印刷するタプルを維持制御します。
`pprint_include_names` \	出力リストの可視性を印刷するタプルを維持制御します。
`time` \	時間値。
`write` \

方法要約

`add_column` \(args, *kwargs)	見 `add_column()` それがそうです。
`add_columns` \(args, *kwargs)	見 `add_columns()` それがそうです。
`add_index` \(シリアル名[, engine, unique] )	新しいインデックスは、1列または複数列の間に挿入されます。
`add_row` \([vals, mask] )	表の末尾に新しい行を追加する.
`argsort` \([keys, kind, reverse] )	インデックスを返し、このインデックスは、1つまたは複数のキー列に従ってテーブルをソートする。
`as_array` \([keep_byteorder, names] )	表の新しいコピーを構造化np.ndarrayまたはnp.ma.MaskedArrayオブジェクト(場合に応じて)の形で返す。
`convert_bytestring_to_unicode` \()	バイト列(dtype.ind=‘S’)をUTF-8符号化を用いてUnicode(dtype.ind=‘U’)に変換する.
`convert_unicode_to_bytestring` \()	Unicode列(dtype.ind=‘U’)をUTF-8コードを用いてバイト文字列(dtype.ind=‘S’)に変換する.
`copy` \([copy_data] )	戻り表のコピー。
`field` \(項目)	戻り列. [item] Recarray互換性を実現する.
`filled` \([fill_value] )	Selfのコピーを返し，マスク値を埋め込む.
`fold` \([period, epoch_time, epoch_phase, ...] )	新しいのに戻ります `TimeSeries` ある時期と紀元が折り畳まれている。
`from_pandas` \(df[, time_scale] )	変換して `DataFrame` 1つまで `astropy.timeseries.TimeSeries` それがそうです。
`group_by` \(キー)	この表を指定したとおり `keys`
`index_column` \(名前)	戻り列の位置インデックス `name` それがそうです。
`index_mode` \(モード)	インデックスモードのコンテキストマネージャに戻ります。
`insert_row` \(索引)[, vals, mask] )	与えられた `index` 表の中の位置。
`items` \()
`itercols` \()	この表の列を遍歴する。
`iterrows` \(*名前)	オーバラップは各行を表し，行ごとに値タプルを返す.
`keep_columns` \(名前)	指定された列のみを保持する(他の列を削除する).
`keys` \()
`more` \([max_lines, max_width, show_name, ...] )	ページインタフェースを持つインタラクティブなブラウジングテーブル.
`pformat` \([max_lines, max_width, show_name, ...] )	フォーマットされた文字列表現形式の行リストを返す
`pformat_all` \([max_lines, max_width, ...] )	フォーマットされた文字列表現形式の行リストを返す
`pprint` \([max_lines, max_width, show_name, ...] )	印刷表のフォーマット文字列表示形式。
`pprint_all` \([max_lines, max_width, ...] )	フォーム全体のフォーマットされた文字列表示形式を印刷します。
`read` \(ファイル名[, time_column, time_format, ...] )	ファイルを読み込んで分析して返します `astropy.timeseries.TimeSeries` それがそうです。
`remove_column` \(名前)	表から列を削除する.
`remove_columns` \(名前)	表からいくつかの列を削除する.
`remove_indices` \(列名)	指定された列に関連するすべてのインデックスを削除する.
`remove_row` \(索引)	表から1行削除する.
`remove_rows` \(行_説明符)	表から行を削除する.
`rename_column` \(名前，新しい_名)	重命が列に並ぶ。
`rename_columns` \(名前，新しい_名)	複数の列をリネームする。
`replace_column` \(名前，列[, copy] )	置換列 `name` 新しいのを使う `col` 物体です。
`reverse` \()	表行の行順序を逆にする.
`round` \([decimals] )	指定された小数桁まで数字列をその場で丸める.
`show_in_browser` \([max_lines, jsviewer, ...] )	フォームをHTML形式で提示し，Webブラウザに表示する.
`show_in_notebook` \([tableid, css, ...] )	フォームをHTML形式で提示し、IPythonノートに表示します。
`sort` \([keys, reverse] )	テーブルは、1つまたは複数のキーに従ってソートされる。
`to_pandas` \()	これを `TimeSeries` 1つまで `DataFrame` 1つを使う `DatetimeIndex` 指数です。
`values` \()
`values_equal` \(その他)	表は、別のテーブル、リスト、またはスカラの要素別と比較される。

属性文書

ColumnClass¶

colnames¶

dtype¶

groups¶

has_masked_columns¶

もし表にあるなら MaskedColumn 柱です。

マスク値を持つ可能性のある混合列はチェックされませんので、ご利用ください has_masked_values 財産はこの場合にあります。

has_masked_values¶

表中の列がマスクの値を持つ場合，Trueとなる.

大型テーブルの場合、これは、各列のマスク値をチェックする必要があるので、比較的遅い可能性がある。

has_mixin_columns¶: 表に何らかの混合列(列サブクラスでない列と定義する)があればTrueとなる.

iloc¶: Table ILocオブジェクトを返し、このオブジェクトは、インデックス行のインデックス内の出現順にインデックス行を検索するために使用することができる。

indices¶: 表の列に関連付けられたインデックスをTable Indicesオブジェクトとして返す.

info¶

loc¶: Table Locオブジェクトは、インデックスで所与のデータ領域の行を検索するために使用することができるTable Locオブジェクトを返す。Locもilocも単列インデックスにのみ適用されることに注意されたい.

loc_indices¶: 1つまたは複数の所与のテーブルインデックスキー値に対応する行インデックスを検索するために使用することができるTable LocIndicesオブジェクトを返す。

mask¶

masked¶

meta¶

pprint_exclude_names¶

出力リストの可視性を印刷するタプルを維持制御します。

これはMetaAttributeから継承された記述子であるため，属性値は表METAに格納される. ['__attributes__'] それがそうです。

これは pprint_include_names そして pprint_exclude_names 表属性。

pprint_include_names¶

出力リストの可視性を印刷するタプルを維持制御します。

これはMetaAttributeから継承された記述子であるため，属性値は表METAに格納される. ['__attributes__'] それがそうです。

これは pprint_include_names そして pprint_exclude_names 表属性。

time¶: 時間値。

write = <astropy.table.connect.TableWrite object>¶

方法文書

add_column(*args, **kwargs)[ソース]¶: 見 add_column() それがそうです。

add_columns(*args, **kwargs)[ソース]¶: 見 add_columns() それがそうです。

add_index(colnames, engine=None, unique=False)¶

新しいインデックスは、1列または複数列の間に挿入されます。インデックスがなければ、このインデックスをメインテーブルインデックスとしてください。

パラメータ

colnames文字列またはリスト: 索引すべき列名(または単一列名)リスト
engineタイプまたはなし: SortedArray，BST，SCEngineから使用するインデックスエンジンクラスを選択する.提供されたパラメータがNone(デフォルトの場合)であれば、SortedArrayを使用します。
uniqueブルル.: インデックス値が一意でなければならないかどうか。デフォルト値はFalseである.

add_row(vals=None, mask=None)¶

表の末尾に新しい行を追加する.

♪the vals パラメータは以下のようにすることができる.

シーケンス(例えば、タプルまたはリスト): 列値の順序は表列と同じである.
マッピング(例えばDICT): 列名に対応するキー.欠落した値は列dtypeのnp.zerosで充填する.
None: 列dtypeのnp.zerosパディングのすべての値を用いる.

この方法では，Tableオブジェクトに下位配列データを“持つ”ことを要求する.具体的には，既存配列からcopy=falseを用いて初期化されたテーブルに行を追加することはできない.

♪the mask 属性は値のマスク(必要であれば)を与えるべきである.マスクのタイプは、値のタイプに一致しなければならない、すなわち、 vals 繰り返し可能なのです mask 同じ長さの反復数であるべきであり vals マッピングですでは mask 辞書のはずです。

パラメータ

valsタプル、リスト、辞書、またはなし: 新しい行の指定値を使用する
maskタプル、リスト、辞書、またはなし: 新しい行で指定されたマスク値を使用する

実例.

‘a’，‘b’，‘c’の3つの列を含むテーブルを作成する：

>>> t = Table([[1,2],[4,5],[7,8]], names=('a','b','c'))
>>> print(t)
 a   b   c
--- --- ---
  1   4   7
  2   5   8

新しい行を追加し、その行のエントリは、“a”の“3”、“b”の“6”および“c”の“9”：

>>> t.add_row([3,6,9])
>>> print(t)
  a   b   c
  --- --- ---
  1   4   7
  2   5   8
  3   6   9

argsort(keys=None, kind=None, reverse=False)¶

インデックスを返し、このインデックスは、1つまたは複数のキー列に従ってテーブルをソートする。これはただの呼び出しです numpy.argsort 表で使う order パラメータは keys それがそうです。

パラメータ

keys文字列または文字列リスト: 表の順位付けに基づく列名
kind{‘高速ソート’，‘マージソート’，‘ヒープソート’}，オプション: 整列化アルゴリズム。
reverseブルル.: 逆の順にソートする(デフォルト値=False)

返品

index_arrayNdarray，int: 表を指定されたキー列でソートするインデックス配列.

as_array(keep_byteorder=False, names=None)¶

表の新しいコピーを構造化np.ndarrayまたはnp.ma.MaskedArrayオブジェクト(場合に応じて)の形で返す。

パラメータ

keep_byteorderブル値、オプション: デフォルトの場合，返される配列はネイティブバイト順序のすべての列を持つ.しかしもしこの選択肢が True これは，すべての列のバイト順序を保持する(非ネイティブ列があれば).
namesリスト、オプション：: 返された構造化配列に含まれる名前リスト.デフォルトの場合、すべてのリストが含まれます。

返品

table_array ：配列または MaskedArray配列や: 表のコピーをNumpy構造化配列とする.Ndarrayは遮蔽されていないまたは MaskedArray 覆面のために。

convert_bytestring_to_unicode()¶

バイト列(dtype.ind=‘S’)をUTF-8符号化を用いてUnicode(dtype.ind=‘U’)に変換する.

内部では，文字列列を4バイトのUCS-4等価項を用いて文字列中の各文字を表すように変更するため，メモリに対する効率は低いが，スクリプトには自然文法操作文字列配列を用いることが許されている.

convert_unicode_to_bytestring()¶

Unicode列(dtype.ind=‘U’)をUTF-8コードを用いてバイト文字列(dtype.ind=‘S’)に変換する.

Unicode文字列配列をファイルに導出する際には，Unicode列をバイト文字列に符号化する必要がある可能性がある.

copy(copy_data=True)¶

戻り表のコピー。

パラメータ

copy_dataブルル.: もし True (デフォルト)，下位データ配列をコピーする.そうでなければ、同じデータセットを使用してください。♪the meta 何も考えずに深い複製をしています copy_data それがそうです。

field(item)¶: 戻り列. [item] Recarray互換性を実現する.

filled(fill_value=None)¶

Selfのコピーを返し，マスク値を埋め込む.

もし入力すれば fill_value この値が提供された後、この値は、テーブル内のすべてのマスクエントリに使用される。そうでなければ個人は fill_value 表列ごとに定義したものを用いる.

パラメータ

fill_value応力.応力: 提供すれば、これは fill_value テーブル全体に使用されるすべてのマスクエントリ。

返品

filled_table ： Table表: マスク値を充填した新しいテーブル

fold(period=None, epoch_time=None, epoch_phase=0, wrap_phase=None, normalize_phase=False)[ソース]¶

新しいのに戻ります TimeSeries ある時期と紀元が折り畳まれている。

パラメータ

period量 [“時間”(Time)]: 折り畳みのための期間
epoch_time ： Time時間です。: 基準エポックとして使用される時間は、相対時間オフセット/位相が、時間オフセット/位相となる。 epoch_phase それがそうです。デフォルトは、時系列における最初のものである。
epoch_phase浮遊や: 段階は epoch_time それがそうです。もし normalize_phase はい。 True これは無次元値でなければなりません normalize_phase はい。 False これは1つのはずです Quantity 時間単位を使う。デフォルトは0である.
wrap_phase浮遊や: 位相値は，その位相値を超えると1周期巻き戻される.もし…。 normalize_phase はい。 True これは無次元値でなければなりません normalize_phase はい。 False これは1つのはずです Quantity 時間単位を使う。デフォルトは周期の半分なので、生成された時系列は -period / 2 至る period / 2 (もし normalize_phase はい。 False )または-0.5~0.5(場合) normalize_phase はい。 True ）。
normalize_phaseブルル.: もし False 段階的に戻る TimeDelta そうでなければ無次元の Quantity それがそうです。

返品

folded_timeseries ： TimeSeriesTimeSeries: 位相を基準とした折り畳み時系列オブジェクト time 縦隊。

classmethod from_pandas(df, time_scale='utc')[ソース]¶

変換して DataFrame 1つまで astropy.timeseries.TimeSeries それがそうです。

パラメータ

df : pandas.DataFramepandas.DataFrame: パンダ1頭. pandas.DataFrame 例を挙げましょう
time_scale応力.応力: 入る時間尺度 astropy.time.Time それがそうです。黙認する. UTC それがそうです。

group_by(keys)¶

この表を指定したとおり keys

これは表を効率的に keys 対象をグループ化する.出力は新しいものです TableGroups この表のコピーが含まれていますが keys それがそうです。

♪the keys 入力します group_by 異なる方法で指定することができる：

リスト名に対応する文字列または文字列リスト

この表と同じ長さのNumpy配列(同構造または構造化)

Table このテーブルと同じ長さだ

パラメータ

keys ：str、文字列リスト、Numpy配列、または Table文字列、文字列リスト、数字配列、または: ボタングループ化オブジェクト

返品

out ： Table表: グループの新しい表を設置しました

index_column(name)¶

戻り列の位置インデックス name それがそうです。

パラメータ

name応力.応力: 名前を列記する.

返品

index集積する.: 列の位置索引 name それがそうです。

実例.

‘a’，‘b’，‘c’の3つの列を含むテーブルを作成する：

>>> t = Table([[1, 2, 3], [0.1, 0.2, 0.3], ['x', 'y', 'z']],
...           names=('a', 'b', 'c'))
>>> print(t)
 a   b   c
--- --- ---
  1 0.1   x
  2 0.2   y
  3 0.3   z

取得表の列‘b’のインデックス：

>>> t.index_column('b')
1

index_mode(mode)¶

インデックスモードのコンテキストマネージャに戻ります。

パラメータ

mode応力.応力: ‘Freeze’、‘copy_on_getitem’または‘disard_on_copy’です。‘disard_on_copy’モードでは、いつ列やテーブルをコピーしても、インデックスはコピーされません。“凍結”モードでは，列が修正される限りインデックスは修正されず，コンテキスト脱退時にはインデックスが列値に応じて自己リフレッシュされる.このパターンは，インデックス列に多くの追加や修正を行う場合に適している.‘copy_on_getitem’モードでは，列シートと表片を取得する際にインデックスがコピーされるため，列 [I 0：i 1] インデックスを保持します。

insert_row(index, vals=None, mask=None)¶

与えられた index 表の中の位置。

♪the vals パラメータは以下のようにすることができる.

シーケンス(例えば、タプルまたはリスト): 列値の順序は表列と同じである.
マッピング(例えばDICT): 列名に対応するキー.欠落した値は列dtypeのnp.zerosで充填する.
None: 列dtypeのnp.zerosパディングのすべての値を用いる.

♪the mask 属性は値のマスク(必要であれば)を与えるべきである.マスクのタイプは、値のタイプに一致しなければならない、すなわち、 vals 繰り返し可能なのです mask 同じ長さの反復数であるべきであり vals マッピングですでは mask 辞書のはずです。

パラメータ

valsタプル、リスト、辞書、またはなし: 新しい行の指定値を使用する
maskタプル、リスト、辞書、またはなし: 新しい行で指定されたマスク値を使用する

items()¶

itercols()¶

この表の列を遍歴する。

実例.

代表される列を重ねるには、以下の動作を実行してください。

>>> t = Table([[1], [2]])
>>> for col in t.itercols():
...     print(col)
col0
----
   1
col1
----
   2

Vbl.使用 itercols() 似たような for col in t.columns.values() しかし構文的には第一選択である.

iterrows(*names)¶

オーバラップは各行を表し，行ごとに値タプルを返す.

列のサブセットのみが必要な場合、この方法は特に有用である。

♪the iterrows 方法は、標準的なテーブル行反復を使用するよりもはるかに速い(例えば、 for row in tbl: )は新しいものに戻るからです ~astropy.table.Row オブジェクトは、その行の列(例えば、)にアクセスする row['col0'] )はタプルアクセスよりも遅い。

パラメータ

namesリスト.リスト: 列名リスト(名前が提供されていない場合は，すべての列をデフォルトとする)

返品

rows反復可能である.: 反復器が行値を返すタプル

実例.

‘a’，‘b’，‘c’の3つの列を含むテーブルを作成する：

>>> t = Table({'a': [1, 2, 3],
...            'b': [1.0, 2.5, 3.0],
...            'c': ['x', 'y', 'z']})

列名を使用してプログレッシブ反復するためには、以下の動作を実行してください。

>>> for a, c in t.iterrows('a', 'c'):
...     print(a, c)
1 x
2 y
3 z

keep_columns(names)¶

指定された列のみを保持する(他の列を削除する).

パラメータ

namesリスト.リスト: 保持する列の名前を含むリスト.他のすべての列は削除されます。

実例.

‘a’，‘b’，‘c’の3つの列を含むテーブルを作成する：

>>> t = Table([[1, 2, 3],[0.1, 0.2, 0.3],['x', 'y', 'z']],
...           names=('a', 'b', 'c'))
>>> print(t)
 a   b   c
--- --- ---
  1 0.1   x
  2 0.2   y
  3 0.3   z

単一の列名のみを指定すると、この列のみが保持されます。保持テーブルの列‘a’：：

>>> t.keep_columns('a')
>>> print(t)
 a
---
  1
  2
  3

列名リストがKeepであることを指定することも可能である.保持テーブル中の列‘a’および‘c’：：

>>> t = Table([[1, 2, 3],[0.1, 0.2, 0.3],['x', 'y', 'z']],
...           names=('a', 'b', 'c'))
>>> t.keep_columns(['a', 'c'])
>>> print(t)
 a   c
--- ---
  1   x
  2   y
  3   z

keys()¶

more(max_lines=None, max_width=None, show_name=True, show_unit=None, show_dtype=False)¶

ページインタフェースを持つインタラクティブなブラウジングテーブル.

サポートされる鍵：：

f, <space> : forward one page
b : back one page
r : refresh same page
n : next row
p : previous row
< : go to beginning
> : go to end
q : quit browsing
h : print this help

パラメータ

max_lines集積する.: 表出力中の最大行数
max_width形がそろっているかないか: 出力の最大文字幅
show_nameブルル.: 列名見出し行を含む。デフォルト値はTrueである.
show_unitブルル.: 単位タイトル行を含む。デフォルトの場合、1列または複数列が定義された単位値を有する場合にのみ、単位行が表示される。
show_dtypeブルル.: 列データタイプタイトル行が含まれています。デフォルト値はTrueである.

pformat(max_lines=None, max_width=None, show_name=True, show_unit=None, show_dtype=False, html=False, tableid=None, align=None, tableclass=None)¶

フォーマットされた文字列表現形式の行リストを返す

あのテーブルです。

もしなければ max_lines 画面端子の高さを使って設置されています max_lines それがそうです。端子高が決定できない場合は、構成項目からデフォルト値を取得します astropy.conf.max_lines それがそうです。もし負の値が max_lines 行制約は適用されない.

同じ道理も適用されます max_width 構成項目を除いては astropy.conf.max_width それがそうです。

パラメータ

max_lines形がそろっているかないか: 出力する最大行数
max_width形がそろっているかないか: 出力の最大文字幅
show_nameブルル.: 列名見出し行を含む。デフォルト値はTrueである.
show_unitブルル.: 単位タイトル行を含む。デフォルトの場合、1列または複数列が定義された単位値を有する場合にのみ、単位行が表示される。
show_dtypeブルル.: 列データタイプタイトル行が含まれています。デフォルト値はTrueである.
htmlブルル.: 出力をHTMLフォームにフォーマットする.デフォルト値はFalseである.
tableid文字列またはなし: 表のIDタグ；htmlを設定した場合にのみ使用する.デフォルトは“table{id}”とし，ここでidは表オブジェクトの唯一の整数id，id(Self)である.
align文字列、リスト、タプル、またはなし: 列の左/右を合わせる。すべての列のデフォルト値は右(なし)である.その他の許容値はそれぞれ‘>’，‘<’，‘’^‘と’0=‘であり，それぞれ右，左，真ん中と0パディングを表す.複数列を有するテーブルを整列させるために文字列リストを提供することができる。
tableclass文字列または文字列リストまたはなし: 表のCSS類；htmlを設置した場合にのみ使用した。デフォルト値はNoneです。

返品

linesリスト.リスト: 文字列リスト形式のフォーマットテーブル。

pformat_all(max_lines=- 1, max_width=- 1, show_name=True, show_unit=None, show_dtype=False, html=False, tableid=None, align=None, tableclass=None)¶

フォーマットされた文字列表現形式の行リストを返す

テーブル全体です。

もしなければ max_lines 画面端子の高さを使って設置されています max_lines それがそうです。端子高が決定できない場合は、構成項目からデフォルト値を取得します astropy.conf.max_lines それがそうです。もし負の値が max_lines 行制約は適用されない.

同じ道理も適用されます max_width 構成項目を除いては astropy.conf.max_width それがそうです。

パラメータ

max_lines形がそろっているかないか: 出力する最大行数
max_width形がそろっているかないか: 出力の最大文字幅
show_nameブルル.: 列名見出し行を含む。デフォルト値はTrueである.
show_unitブルル.: 単位タイトル行を含む。デフォルトの場合、1列または複数列が定義された単位値を有する場合にのみ、単位行が表示される。
show_dtypeブルル.: 列データタイプタイトル行が含まれています。デフォルト値はTrueである.
htmlブルル.: 出力をHTMLフォームにフォーマットする.デフォルト値はFalseである.
tableid文字列またはなし: 表のIDタグ；htmlを設定した場合にのみ使用する.デフォルトは“table{id}”とし，ここでidは表オブジェクトの唯一の整数id，id(Self)である.
align文字列、リスト、タプル、またはなし: 列の左/右を合わせる。すべての列のデフォルト値は右(なし)である.その他の許容値はそれぞれ‘>’，‘<’，‘’^‘と’0=‘であり，それぞれ右，左，真ん中と0パディングを表す.複数列を有するテーブルを整列させるために文字列リストを提供することができる。
tableclass文字列または文字列リストまたはなし: 表のCSS類；htmlを設置した場合にのみ使用した。デフォルト値はNoneです。

返品

linesリスト.リスト: 文字列リスト形式のフォーマットテーブル。

pprint(max_lines=None, max_width=None, show_name=True, show_unit=None, show_dtype=False, align=None)¶

印刷表のフォーマット文字列表示形式。

もしなければ max_lines 画面端子の高さを使って設置されています max_lines それがそうです。端子高が決定できない場合は、構成項目からデフォルト値を取得します astropy.conf.max_lines それがそうです。もし負の値が max_lines 行制約は適用されない.

これはmax_widthにも適用可能であるが，構成項は astropy.conf.max_width それがそうです。

パラメータ

max_lines形がそろっているかないか: 表出力中の最大行数.
max_width形がそろっているかないか: 出力の最大文字幅.
show_nameブルル.: 列名見出し行を含む。デフォルト値はTrueである.
show_unitブルル.: 単位タイトル行を含む。デフォルトの場合、1列または複数列が定義された単位値を有する場合にのみ、単位行が表示される。
show_dtypeブルル.: 列データタイプタイトル行が含まれています。デフォルト値はTrueである.
align文字列、リスト、タプル、またはなし: 列の左/右を合わせる。すべての列のデフォルト値は右(なし)である.その他の許容値はそれぞれ‘>’，‘<’，‘’^‘と’0=‘であり，それぞれ右，左，真ん中と0パディングを表す.複数列を有するテーブルを整列させるために文字列リストを提供することができる。

pprint_all(max_lines=- 1, max_width=- 1, show_name=True, show_unit=None, show_dtype=False, align=None)¶

フォーム全体のフォーマットされた文字列表示形式を印刷します。

この方法は以下の方法と同様である astropy.table.Table.pprint デフォルトを除いて max_lines そして max_width いずれも、デフォルトでは、画面端末のサイズに制限するのではなく、フォーム全体を印刷する。

パラメータ

max_lines形がそろっているかないか: 表出力中の最大行数.
max_width形がそろっているかないか: 出力の最大文字幅.
show_nameブルル.: 列名見出し行を含む。デフォルト値はTrueである.
show_unitブルル.: 単位タイトル行を含む。デフォルトの場合、1列または複数列が定義された単位値を有する場合にのみ、単位行が表示される。
show_dtypeブルル.: 列データタイプタイトル行が含まれています。デフォルト値はTrueである.
align文字列、リスト、タプル、またはなし: 列の左/右を合わせる。すべての列のデフォルト値は右(なし)である.その他の許容値はそれぞれ‘>’，‘<’，‘’^‘と’0=‘であり，それぞれ右，左，真ん中と0パディングを表す.複数列を有するテーブルを整列させるために文字列リストを提供することができる。

classmethod read(filename, time_column=None, time_format=None, time_scale=None, format=None, *args, **kwargs)[ソース]¶

ファイルを読み込んで分析して返します astropy.timeseries.TimeSeries それがそうです。

この方法は，Astropyにおける統一I/Oインフラストラクチャを用いて，様々なクラス(https：//docs.astterpy.org/en/Stability/io/unified.html)のためのリーダ/ライタの定義を容易にする.デフォルトの場合、この方法は専用に使用しようと試みます。 astropy.timeseries.TimeSeries 類-でも、ご利用いただけます format キーワードで指定する astropy.table.Table クラス-この場合、ボックスの開始時間を含む列の列名、および他の列名も提供する必要があります(詳細については、以下のパラメータ部を参照)。

>>> from astropy.timeseries import TimeSeries
>>> ts = TimeSeries.read('sampled.dat', format='ascii.ecsv',
...                      time_column='date')  

パラメータ

filename応力.応力: 解析する書類です。
format応力.応力: ファイルフォーマット説明子。
time_column文字列、オプション: 時間列の名前。
time_format文字列、オプション: 時間列の時間フォーマット。
time_scale文字列、オプション: 時間列の時間刻み。
*argsメタグループ、オプション: データリーダに渡される位置パラメータ.
**kwargsDICT、オプション: データリーダに渡されるキーワードパラメータ.

返品

out ： astropy.timeseries.sampled.TimeSeriesastropy.timeseries.sampled.TimeSeries: ファイル内容の時系列に対応する.

注意事項

利用可能な内蔵フォーマットには、：

格式.	読んでみて	書く.	自動識別
kepler.fits	はい、そうです。	違います。	違います。
tess.fits	はい、そうです。	違います。	違います。

remove_column(name)¶

表から列を削除する.

これは、以下のように実現することもできる。

del table[name]

パラメータ

name応力.応力: 削除する列の名前

実例.

‘a’，‘b’，‘c’の3つの列を含むテーブルを作成する：

>>> t = Table([[1, 2, 3], [0.1, 0.2, 0.3], ['x', 'y', 'z']],
...           names=('a', 'b', 'c'))
>>> print(t)
 a   b   c
--- --- ---
  1 0.1   x
  2 0.2   y
  3 0.3   z

リスト‘b’：：を表から削除します。

>>> t.remove_column('b')
>>> print(t)
 a   c
--- ---
  1   x
  2   y
  3   z

複数の列を同時に削除するには、REMOVE_COLUMNSを使用してください。

remove_columns(names)¶

表からいくつかの列を削除する.

パラメータ

namesリスト.リスト: 削除する列の名前を含むリスト

実例.

‘a’，‘b’，‘c’の3つの列を含むテーブルを作成する：

>>> t = Table([[1, 2, 3], [0.1, 0.2, 0.3], ['x', 'y', 'z']],
...     names=('a', 'b', 'c'))
>>> print(t)
 a   b   c
--- --- ---
  1 0.1   x
  2 0.2   y
  3 0.3   z

リスト‘b’および‘c’：：を表から削除します。

>>> t.remove_columns(['b', 'c'])
>>> print(t)
 a
---
  1
  2
  3

単一列のみを指定しても有効である.リスト‘b’：：を表から削除します。

>>> t = Table([[1, 2, 3], [0.1, 0.2, 0.3], ['x', 'y', 'z']],
...     names=('a', 'b', 'c'))
>>> t.remove_columns('b')
>>> print(t)
 a   c
--- ---
  1   x
  2   y
  3   z

これはREMOVE_COLUMNを用いるのと同様である.

remove_indices(colname)¶

指定された列に関連するすべてのインデックスを削除する.主インデックスが削除された場合、新しい主インデックスは、最近追加された残りのインデックスとなる。

パラメータ

colname応力.応力: 名前を列記する.

remove_row(index)¶

表から1行削除する.

パラメータ

index集積する.: 削除する行のインデックス

実例.

‘a’，‘b’，‘c’の3つの列を含むテーブルを作成する：

>>> t = Table([[1, 2, 3], [0.1, 0.2, 0.3], ['x', 'y', 'z']],
...           names=('a', 'b', 'c'))
>>> print(t)
 a   b   c
--- --- ---
  1 0.1   x
  2 0.2   y
  3 0.3   z

表から1行目を削除：

>>> t.remove_row(1)
>>> print(t)
 a   b   c
--- --- ---
  1 0.1   x
  3 0.3   z

複数行を同時に削除するには、REMOVE_ROWSを使用してください。

remove_rows(row_specifier)¶

表から行を削除する.

パラメータ

row_specifierスライス、整数、または整数配列: 削除する行の仕様

実例.

‘a’，‘b’，‘c’の3つの列を含むテーブルを作成する：

>>> t = Table([[1, 2, 3], [0.1, 0.2, 0.3], ['x', 'y', 'z']],
...           names=('a', 'b', 'c'))
>>> print(t)
 a   b   c
--- --- ---
  1 0.1   x
  2 0.2   y
  3 0.3   z

表から0行目と2行目を削除：

>>> t.remove_rows([0, 2])
>>> print(t)
 a   b   c
--- --- ---
  2 0.2   y

スライス演算子がデータ外に拡張されていれば、警告は発生しないことに注意されたい：

>>> t = Table([[1, 2, 3], [0.1, 0.2, 0.3], ['x', 'y', 'z']],
...           names=('a', 'b', 'c'))
>>> t.remove_rows(slice(10, 20, 1))
>>> print(t)
 a   b   c
--- --- ---
  1 0.1   x
  2 0.2   y
  3 0.3   z

rename_column(name, new_name)¶

重命が列に並ぶ。

これは直接使用することもできます方法は name 列の属性：：

table[name].name = new_name

TODO：これはMixinには効きません

パラメータ

name応力.応力: 列の現在の名前。
new_name応力.応力: 列の新名称

実例.

‘a’，‘b’，‘c’の3つの列を含むテーブルを作成する：

>>> t = Table([[1,2],[3,4],[5,6]], names=('a','b','c'))
>>> print(t)
 a   b   c
--- --- ---
  1   3   5
  2   4   6

列‘a’を‘aa’：：

>>> t.rename_column('a' , 'aa')
>>> print(t)
 aa  b   c
--- --- ---
  1   3   5
  2   4   6

rename_columns(names, new_names)¶

複数の列をリネームする。

パラメータ

namesリスト、メタグループ: 既存の列名のリストまたはタプル。
new_namesリスト、メタグループ: 新しい列名のリストまたはタプル。

実例.

3つの列‘a’，‘b’，‘c’を含むテーブルを作成する：

>>> t = Table([[1,2],[3,4],[5,6]], names=('a','b','c'))
>>> print(t)
  a   b   c
 --- --- ---
  1   3   5
  2   4   6

列‘a’を‘aa’と再命名し、‘b’を‘bb’と再命名する：

>>> names = ('a','b')
>>> new_names = ('aa','bb')
>>> t.rename_columns(names, new_names)
>>> print(t)
 aa  bb   c
--- --- ---
  1   3   5
  2   4   6

replace_column(name, col, copy=True)¶

置換列 name 新しいのを使う col 物体です。

の行為です。 copy 列オブジェクトの場合：-copy=True：データコピーとmeta-copy深さコピーを持つ新しいクラスインスタンス-copy=false：同じデータとメタデータを持つキーコピーのみの新しいクラスインスタンス

Mixin列の場合：-copy=True：データコピー付き新しいクラスインスタンスとmeta-copyの深層コピー=False：オリジナルインスタンス(コピーがまったくない)

パラメータ

name応力.応力: 置き換える列の名前
col ： Column あるいは…。 ndarray あるいは配列列またはndarrayまたは配列: 既存の列を置換するための新しい列オブジェクト.
copyブルル.: 入力内容をコピーする col ，デフォルト値=True

実例.

列‘a’を自身の浮動バージョンに置き換える：

>>> t = Table([[1, 2, 3], [0.1, 0.2, 0.3]], names=('a', 'b'))
>>> float_a = t['a'].astype(float)
>>> t.replace_column('a', float_a)

reverse()¶

表行の行順序を逆にする.表は適切な位置で反転しており，関数パラメータはない.

実例.

3列を含む表を作成します。

>>> t = Table([['Max', 'Jo', 'John'], ['Miller','Miller','Jackson'],
...         [12,15,18]], names=('firstname','name','tel'))
>>> print(t)
firstname   name  tel
--------- ------- ---
      Max  Miller  12
       Jo  Miller  15
     John Jackson  18

順番を逆にする：

>>> t.reverse()
>>> print(t)
firstname   name  tel
--------- ------- ---
     John Jackson  18
       Jo  Miller  15
      Max  Miller  12

round(decimals=0)¶

指定された小数桁まで数字列をその場で丸める.非数字列は無視されるだろう。

パラメータ

小数：int，dict: 列を丸めた小さな数桁でなければならない.辞書が与えられた場合、列は指定された値に丸められる。もしある欄が与えられた辞書にない場合、それは変わらないだろう。

実例.

3つの異なるタイプの柱を作ります

>>> t = Table([[1, 4, 5], [-25.55, 12.123, 85],
...     ['a', 'b', 'c']], names=('a', 'b', 'c'))
>>> print(t)
 a    b     c
--- ------ ---
  1 -25.55   a
  4 12.123   b
  5   85.0   c

それらをすべて0に切り捨てる：

>>> t.round(0)
>>> print(t)
 a    b    c
--- ----- ---
  1 -26.0   a
  4  12.0   b
  5  85.0   c

四捨五入列‘a’から-1小数：

>>> t.round({'a':-1})
>>> print(t)
 a    b    c
--- ----- ---
  0 -26.0   a
  0  12.0   b
  0  85.0   c

show_in_browser(max_lines=5000, jsviewer=False, browser='default', jskwargs={'use_local_files': True}, tableid=None, table_class='display compact', css=None, show_row_index='idx')¶

フォームをHTML形式で提示し，Webブラウザに表示する.

パラメータ

max_lines集積する.: テーブルへの最大行数の導出(ブラウザビューはメモリにテーブルをコピーする必要があるので、メモリ問題を回避するためにデフォルトで低く設定されています)。負の値 max_lines 行制限がないことを示す.
jsviewerブルル.: もし True, prepends some javascript headers so that the table is rendered as a DataTables データテーブルです。これにより、ブラウザでの検索とソートが可能になります。
browser応力.応力: Any legal browser name, e.g. 'firefox', 'chrome', 'safari' (for mac, you may need to use 'open -a "/Applications/Google Chrome.app" {}' for Chrome). If 'default', will use the system default browser.
jskwargsディクト！: 伝達することができます astropy.table.JSViewer 初期化します。黙認する. {{'use_local_files': True}} これはJavaScriptライブラリがローカルコピーから提供されることを意味する.
tableid文字列またはなし: 表のhtml IDタグ.デフォルト値は table{{id}} ただし，idは表オブジェクトの唯一の整数id，id(Self)である.
table_class文字列またはなし: フォームスタイルを設定するためのHTMLクラスリストを含む文字列.デフォルト値は“display Compact”であり，他の可能な値はhttps：//www.datatables.net/Manual/style/classで見つけることができる.
css応力.応力: 宣言フォーム形式の有効なCSS文字列。黙認する. astropy.table.jsviewer.DEFAULT_CSS それがそうです。
show_row_index文字列またはFalse: 計算結果がFalseでなければ，与えられた名前を持つ列を表示するテーブルのバージョンに追加する.この新しい列は表自体の行のインデックスを示しており，表示された表を別の列で並べ替えた場合でも同様である.同名の列が存在する場合、このオプションは無視されることに注意されたい。デフォルトでは“idx”とする.

show_in_notebook(tableid=None, css=None, display_length=50, table_class='astropy-default', show_row_index='idx')¶

フォームをHTML形式で提示し、IPythonノートに表示します。

パラメータ

tableid文字列またはなし: 表のhtml IDタグ.デフォルト値は table{{id}}-XXX ここで、idはフォームオブジェクトの唯一の整数id、id(Self)、xxxは同じフォームを複数回印刷する際に衝突しないように乱数である。
table_class文字列またはなし: フォームスタイルを設定するためのHTMLクラスリストを含む文字列.特殊なデフォルト文字列(‘Astpy-Default’)は，配置項目からその文字列を検索することを表す astropy.table.default_notebook_table_class それがそうです。これらの表類はノートと一緒にロードされているので、ガイドが使用される可能性がありますので注意してください。参照してください this page クラスリストを見る。
css応力.応力: 宣言フォーム形式の有効なCSS文字列。黙認する. astropy.table.jsviewer.DEFAULT_CSS_NB それがそうです。
display_length形が整っていて、オプションです: 表示する番号か行です。デフォルトは50です。
show_row_index文字列またはFalse: 計算結果がFalseでなければ，与えられた名前を持つ列を表示するテーブルのバージョンに追加する.この新しい列は表自体の行のインデックスを示しており，表示された表を別の列で並べ替えた場合でも同様である.同名の列が存在する場合、このオプションは無視されることに注意されたい。デフォルトでは“idx”とする.

注意事項

現在では show_in_browser (と) jsviewer=True )、この方法は、オンラインJavascriptコードライブラリにアクセスする必要があります。これは，現代ブラウザのローカルファイルへのアクセス制限によるものである.したがって、オフライン状態でこの方法をダウンすると(jQueryおよびjquery.dataTablesのキャッシュバージョンがありません)、jsviewer特性を得ることができません。

sort(keys=None, reverse=False)¶

テーブルは、1つまたは複数のキーに従ってソートされる。これは既存の表を操作し，新しい表に戻ることはない.

パラメータ

keys文字列または文字列リスト: 表をソートするための鍵.ない場合は，表の主インデックスを用いる.
reverseブルル.: 逆の順にソートする(デフォルト値=False)

実例.

3列を含むフォームの作成：

>>> t = Table([['Max', 'Jo', 'John'], ['Miller', 'Miller', 'Jackson'],
...            [12, 15, 18]], names=('firstname', 'name', 'tel'))
>>> print(t)
firstname   name  tel
--------- ------- ---
      Max  Miller  12
       Jo  Miller  15
     John Jackson  18

標準的なソート規則に従ってソートすると、まず“name”、そして“firstname”：：

>>> t.sort(['name', 'firstname'])
>>> print(t)
firstname   name  tel
--------- ------- ---
     John Jackson  18
       Jo  Miller  15
      Max  Miller  12

標準ランキング規則による順位付けは，まず‘Firstname’，次に‘tel’であり，順序は逆：

>>> t.sort(['firstname', 'tel'], reverse=True)
>>> print(t)
firstname   name  tel
--------- ------- ---
      Max  Miller  12
     John Jackson  18
       Jo  Miller  15

to_pandas()[ソース]¶

これを TimeSeries 1つまで DataFrame 1つを使う DatetimeIndex 指数です。

返品

データフレーム. : pandas.DataFramepandas.DataFrame: パンダ1頭. pandas.DataFrame 実例.

values()¶

values_equal(other)¶

表は、別のテーブル、リスト、またはスカラの要素別と比較される。

1つに戻る Table このうち同じ列には比較結果を示すブール値が含まれている.

パラメータ

other表状オブジェクト、リスト、またはスカラ: 表と比較する対象

実例.

1つのテーブルを他のテーブルと比較する：

>>> t1 = Table([[1, 2], [4, 5], [-7, 8]], names=('a', 'b', 'c'))
>>> t2 = Table([[1, 2], [-4, 5], [7, 8]], names=('a', 'b', 'c'))
>>> t1.values_equal(t2)
<Table length=2>
 a     b     c
bool  bool  bool
---- ----- -----
True False False
True  True  True

ナビゲーション

TimeSeries¶