키네틱 모션데이터 분석 (1)_230922

Gino·2023년 9월 22일
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키네틱 데이터

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import os # 폴더, 파일 이동 및 처리 
import pandas as pd # 데이터 처리

폴더 내 파일 병합 (0922 1차 완성)

# 3가지 카테고리의 경로 중 원하는 경로 선택 (주석해제)

# 자세
path = 'C:\\Users\\kangsters-kinect\\Desktop\\Kinect\\postural' 

# 밀기 
# path = 'C:\\Users\\kangsters-kinect\\Desktop\\Kinect\\push' 

# 당기기 
# pull = 'C:\\Users\\kangsters-kinect\\Desktop\\Kinect\\pull' 
# 폴더 이동
os.chdir(path)
# 폴더 내의 파일이름 리스트를 forders 변수에 저장
files = os.listdir(path)
files
['장지수_20230920130417257.csv',
 '장지수_20230921095056656.csv',
 '장지수_20230921095140130.csv',
 '장지수_20230921095157737.csv',
 '장지수_20230921095214175.csv']
# 새로운 데이터 프레임 생성
df_all = pd.DataFrame()

for file in files: 
    df = pd.read_csv(file, dtype={'Code':str})
    df_all = pd.concat([df_all, df])
  • 위 for 문에 특정 사용자 데이터만 저장할 수 있는 if문 추가 예정
df_all
DateTime Head X Y Z Chin X Y.1 Z.1 Neck X Y.2 Z.2 ... Z.14 Palvis X Y.15 Z.15 HipLeft X Y.16 Z.16 HipRight X Y.17 Z.17
0 20230920_13:04:17.288 -17.50453 -730.4594 1387.203 30.96933 -703.7892 1514.282 32.02718 -640.5778 1545.388 ... 1595.941 44.05234 -185.4090 1594.499 121.9065 -188.1236 1583.687 -26.15216 -182.9611 1604.248
1 20230920_13:04:17.322 -10.49421 -731.0904 1392.883 36.13002 -704.9038 1520.286 35.66170 -641.0576 1549.559 ... 1600.665 43.62104 -186.3565 1582.064 121.9905 -188.6597 1582.135 -27.04817 -184.2796 1581.999
2 20230920_13:04:17.352 -6.185923 -728.5552 1392.282 37.36919 -703.5249 1521.610 36.63692 -639.6987 1551.612 ... 1601.847 40.24343 -184.5128 1576.336 118.9516 -185.5916 1577.740 -30.73115 -183.5400 1575.071
3 20230920_13:04:17.383 1.225799 -736.1851 1391.194 39.57076 -704.4970 1523.087 37.87001 -639.8773 1554.012 ... 1605.109 36.55318 -178.0813 1575.493 116.4945 -178.3569 1578.207 -35.53340 -177.8328 1573.046
4 20230920_13:04:17.415 7.691618 -731.8593 1389.670 41.90818 -704.7026 1523.802 39.66714 -640.0938 1554.838 ... 1596.217 37.05436 -177.1437 1581.323 117.0691 -178.0023 1579.216 -35.09846 -176.3694 1583.222
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
147 20230921_09:52:19.076 11.89411 -788.1564 1965.658 16.19065 -743.4034 2109.435 15.64885 -669.1841 2128.295 ... 2033.095 20.49951 -182.6580 2046.194 105.9429 -185.0777 2045.412 -56.54856 -180.4760 2046.898
148 20230921_09:52:19.116 11.89411 -788.1564 1965.658 16.19065 -743.4034 2109.435 15.64885 -669.1841 2128.295 ... 2033.095 20.49951 -182.6580 2046.194 105.9429 -185.0777 2045.412 -56.54856 -180.4760 2046.898
149 20230921_09:52:19.155 15.62225 -789.1160 1969.582 17.53133 -745.8689 2113.809 15.45827 -670.9238 2129.260 ... 2045.379 21.38081 -182.7422 2043.830 106.3430 -183.3865 2052.899 -55.23335 -182.1612 2035.652
150 20230921_09:52:19.188 8.978952 -787.8351 1966.918 17.97898 -745.2299 2110.321 16.74701 -671.0179 2127.509 ... 2036.314 21.45930 -184.1671 2050.027 106.4562 -186.9141 2050.328 -55.18612 -181.6899 2049.756
151 장지수 20.0000 0.000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

664 rows × 55 columns

유저데이터 처리 (ing)

df_all[df_all.isna().any(axis=1)].index
Int64Index([151, 152, 53, 152, 151], dtype='int64')
df =  pd.read_csv('장지수_20230920130417257.csv')
profile = df[-1:]
# 유저 파일 생성 (최초 1회 생성 후 df 으로 관리)
profile.to_csv('C:\\Users\\kangsters-kinect\\Desktop\\Kinect\\user\\user.csv', encoding= 'utf-8', index=False)
user
DateTime Head X Y Z Chin X Y.1 Z.1 Neck X Y.2 Z.2 ... Z.14 Palvis X Y.15 Z.15 HipLeft X Y.16 Z.16 HipRight X Y.17 Z.17
0 장지수 22.0 0.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

1 rows × 55 columns

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나무를 심는 사람

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