Pandasを利用してデータ解析
アルキメデス法は固体材料の密度を測定するための古典的で信頼性の高い方法です。この記事では、Pandasを使用してアルキメデス法による密度計算を効率的に行う方法を解説します。サンプルデータを用いて、密度の計算過程を段階的に説明し、Pandasの計算機能を活用したデータ処理の実践例を示します。
コード
解説
モジュールのインポート
データの読み込み
リストの辞書形式でデータを構造化することで、カラム名の指定が簡略化できます。
この例では、サンプルaとbについて、空気中の重量(w_air)と水中での重量(w_water)をDataFrameとして読み込んでいます。
測定単位はミリグラム(mg)で、各サンプルともに3つのデータポイントがあります。
| a_w_air | a_w_water | b_w_air | b_w_water | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 81.8 | 6.0 | 93.2 | 9.5 |
| 1 | 102.2 | 10.4 | 81.8 | 6.8 |
| 2 | 88.6 | 8.6 | 72.0 | 5.8 |
密度を求める
試料の密度は、空気中の重さと液体中の重さ、および液体と空気の密度から計算できます。この計算では、水と空気について以下の密度値を使用しました。
サンプルaの結果
サンプルbの結果
計算結果はSeriesで返ってきます。
平均値
サンプルa、サンプルb、そして両サンプルの平均値は、上記の手法を適用することで算出できます。
まとめ
本記事では、Pandasを使用してアルキメデス法による固体サンプルの密度計算を行いました。データフレームの操作を通じて、乾燥重量、水中重量、湿潤重量から密度を効率的に計算する方法を示しました。Pandasの計算機能を活用することで、多数のサンプルデータを一括処理できるため、実験データの分析が大幅に効率化されます。この手法は材料科学や地質学などの分野で役立つでしょう。
コメント