SPSS Modelerのフィールド作成ノードをPythonで書き換える。時系列センサーデータからの特徴量抽出 - Qiita

SPSS Modelerで既存のデータから関数などを使ってデータを加工する「フィールド作成」ノードをつかって、時系列センサーデータから特徴量抽出を行います。そしてその処理をPythonのpandasで書き換えてみます。 SPSS Modelerでは様々なデータ加工を行うノードが用意されていますが、「フィールド作成」ノードはかなり汎用的な自由度の高いデータ加工を行うノードです。 加工のパターンは「派生」のリストから選べます。派生というとイメージがしにくいですがderiveという英語の翻訳で、元のデータから派生してつくる加工のパターンという意味になります。 個人的によく使う順に説明します。 CLEM式:四則演算や論理演算、関数をつかった加工。もっとも汎用的です 条件付き：IF文を作成して加工データを作ります フラグ型、名義型：IF文でフラグやカテゴリ型の変数を生成します カウント型:IF文など