Jupyterで使いそうな操作をメモ

前提

import asammdf

# MDFファイルを読み込む
mdf = asammdf.MDF('path/to/mdf/file')

シグナル名を部分一致検索

[c for c in mdf.channels_db if "xxx" in c.lower()]

特定のシグナル名のメッセージ名を調べる

[mdf.groups[gi].channel_group.acq_name for gi, _ in mdf.channels_db['xxx']]

特定のシグナルのソースを調べる

どのCAN から取得したとか。取得方法によっては格納されてないこともありそう。
その場合、sourceが Noneになるので、エラー処理が必要

[mdf.groups[gi].channels[ci].source.path for gi, ci in mdf.channels_db['xxx']]

特定のシグナルから全部調べる（おまけ）

[(mdf.groups[gi].channel_group.acq_name, mdf.groups[gi].channels[ci].name, mdf.groups[gi].channels[ci].source.path) for gi, ci in mdf.channels_db['xxx']]

シグナルの値(Signal class)を取得する

シグナル名が重複しない場合

mdf.select(['xxx'])

シグナル名が重複する場合

mdf.select([(None, gi, ci) for gi, ci in mdf.channels_db['xxx']])

シグナルの値(pandas)を取得する

シグナル名が重複しない場合

mdf.to_dataframe(['xxx'])

シグナル名が重複する場合

取得はできるが、カラム名が xxx, xxx_1, xxx_2, ... となるので、いけてない。

mdf.to_dataframe([(None, gi, ci) for gi, ci in mdf.channels_db['xxx']])

シグナルの値を取得する際の便利そうなオプション

use_interpolation=False: 欠損値を補完しない
ignore_value2text_conversions=True: テキストへの変換をせず、数字のままにしてくれる
raster=0.5: 0.5秒ごとにリサンプリングする