ケーススタディ: イベント同期解析

このチュートリアルでは、実務でのワークフローに即した例を紹介します。ログからのイベント抽出、時刻補正（模した例）、そしてイベントごとの解析・プロット生成までの一連の流れを SegmentTable で管理します。

[ ]:

import pandas as pd
from gwpy.segments import Segment
from gwexpy.table import SegmentTable

# 1. イベントの同定をシミュレート
events_df = pd.DataFrame({
    "gps": [1234567890.1, 1234567895.5, 1234567900.2],
    "snr": [15, 8, 22]
})

# 2. イベントから SegmentTable を作成
# 各 GPS 時刻の前後 2 秒間 (計4秒) をセグメントとする
segs = [Segment(t-2, t+2) for t in events_df["gps"]]
st = SegmentTable.from_segments(segs, snr=events_df["snr"])
st

バッチプロット生成

apply() を使って、各イベントのズームプロットなどを一括生成し、そのファイルパスをテーブル自体に保存できます。

[ ]:

import os
os.makedirs("outputs", exist_ok=True)

def generate_event_plot(row):
    # 画一的なプロット生成プロセスのシミュレーション
    path = f"outputs/event_{row.index}.png"
    # 実際には row["raw"].plot() などを使用
    with open(path, "w") as f: f.write("Dummy PNG")
    return {"plot_path": path}

st_plots = st.apply(generate_event_plot)
st_plots.display()

結果の絞り込みと出力

最後に、特定の条件（SNR > 10 など）でテーブルをフィルタリングし、結果をエクスポートします。

[ ]:

st_best = st_plots.select(mask=st_plots.to_pandas()["snr"] > 10)
st_best.to_pandas()