今回は,ミナト医科学のAE-100iで計測されたデータファイルの読み込みについてです.医療関係者と研究者しか使わない計測器だと思いますが,この計測器を使わない人はデータファイルを読むときの参考にしてください.
計測開始時刻を抽出
AE-100iで計測されたデータファイルの最初の2行は以下のようになってます.
FileNo | IDcode | Days | Time | ... |
123 | hogehoge | 10/28/2022 | 13:34:37 | ... |
... | ... | ... | ... | ... |
この2行目に,計測日時"10/28/2022" (2022年10月28日)と,開始時刻"13:34:37"が書いてあるので,その部分を抽出して,開始日時を取り出します.そのためのRスクリプトが以下です.
# ファイル名の指定 FN.RESP <- "ファイル名.csv" tmp <- read.csv(FN.RESP, header=FALSE, skip=1, stringsAsFactors=FALSE, nrows=1) TIME.start <- strptime(paste(tmp$V3,tmp$V4),"%m/%d/%Y %H:%M:%S")
このスクリプトのポイントは,strptime
の使い方です.日本では,日付を表すとき,"2022/10/28"のように年月日の順番が一般的です.しかし,海外では,
"10/28/2022"のように月日年の順番や,
"28/10/2022"のように日月年の順番で書くこともあります.
そのようなデータを読み込むときには,strptime(..., "%m/%d/%Y %H:%M:%S")
のように
%Y | 年 (4桁) |
%m | 月 |
%d | 日 |
の順番を指定して,日付を変換してください.
上の例では日付の区切り文字が/
ですが,"2022-10-28"の場合は,"%Y-%m-%d"のように指定してください.
時刻については,
%H | 時 |
%M | 分 |
%S | 秒 |
を使って形式を指定してください.
METSデータの抽出と計測時刻の設定
以下のスクリプトを実行すれば,呼気ガス計測で計算したMETS
とその計測時刻TIME
が各変数に入ります.
# ファイル名の指定 FN.RESP <- "ファイル名.csv" # 計測開始日時の情報を抽出 tmp <- read.csv(FN.RESP,header=FALSE,skip=1,stringsAsFactors=FALSE,nrows=1) TIME.start <- strptime(paste(tmp$V3,tmp$V4),"%m/%d/%Y %H:%M:%S") # 代謝等量METSの抽出 METS <- read.csv(FN.RESP,header=FALSE,skip=3,stringsAsFactors=FALSE)[,"V12"] n.tmp <- length(METS) # 計測時刻 TIME <- TIME.start+10*((1:n.tmp)-1) # 結果のプロット plot(TIME,METS,"l",col=2,xaxs="i")
まとめ
冬になると,深夜に歩きとか自転車で,自宅に帰るとき寒いので,早めに冬着を用意しました.とはいえ,私の気持ちでは早めの準備でしたが,世間的には出遅れたようです.例えば,ダウンジャケットについては,デサントの水沢ダウンとか,ノースフェイスを買おうと思いましたが,通販ではほぼ売り切れていました.好みの色とサイズを買うには,9月には買わないといけないようです.もうちょっと待つと再入荷するかもしれませんが,とりあえず,暖かそうなダウンジャケットを一つ買いました.
調子にのって高級なものを買っても私には無駄だと思い,ほとんどの防寒着は,昨日,近所のワークマンで買いました.ワークマンでも,私のサイズは,どれも残り1点しかありませんでした.安いので,今年の新着を一通り買いました.これで,寒さを楽しめそうです.