foundryts.functions.where

foundryts.functions.where(true=None, false=None)

(非推奨) 非ゼロ値とゼロ値をそれぞれ真値と偽値のために指定された関数でトランスフォームする関数を返します。

パラメーター:
- true (FunctionNode | int | float, オプション) – 非ゼロ値をトランスフォームするための関数または値 (None がデフォルトで非ゼロ値を変更しません)。
- false (FunctionNode | int | float, オプション) – ゼロ値をトランスフォームするための関数または値 (None がデフォルトでゼロ値を変更しません)。
戻り値: 真値と偽値のために指定された関数で非ゼロ値とゼロ値をトランスフォームする単一の time series を受け入れる関数。
戻り値の型: (FunctionNode) -> FunctionNode

データフレームスキーマ

列名	型	説明
timestamp	pandas.Timestamp	ポイントのタイムスタンプ
value	float	ポイントの値

注記

この関数は非推奨であり、将来のリリースで削除される予定です。

例

Copied!1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
>>> series = F.points(
...     (1, 1.0),
...     (2, 0.0),
...     (3, 0.0),
...     name="series",
... )
>>> series.to_pandas()
                      timestamp  value
0 1970-01-01 00:00:00.000000001    1.0
1 1970-01-01 00:00:00.000000002    0.0
2 1970-01-01 00:00:00.000000003    0.0

このコードは、ポイントデータを作成し、それをPandas DataFrame形式に変換しています。F.points()関数で時系列データを定義し、そのデータをto_pandas()メソッドでPandasのDataFrameに変換しています。timestampはナノ秒単位のタイムスタンプを示しており、それに対応するvalueが各ポイントに割り当てられています。

Copied!1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
>>> transformed_series = F.where(true=series * 2, false=-1)(series)
# `F.where` 関数を使用して、`series` の各要素を条件付きで変換しています。
# `true` パラメータには条件が真のときに適用する操作を指定し、
# `false` パラメータには条件が偽のときに適用する値を指定します。
# `series * 2` は条件が真のときの変換で、`-1` は条件が偽のときの値です。

>>> transformed_series.to_pandas()
                      timestamp  value
0 1970-01-01 00:00:00.000000001    2.0
1 1970-01-01 00:00:00.000000002   -1.0
2 1970-01-01 00:00:00.000000003   -1.0
# 変換されたシリーズを Pandas DataFrame として表示します。
# `timestamp` 列は時刻を表し、`value` 列は変換後の値です。