Pandas DataFrame の asfreq メソッド：日次から月次へ、月次から年次へ、自在なデータ変換

pandas.DataFrame.asfreq メソッドは、時系列データの周波数を変更するために使用されます。指定された周波数にデータフレームを再インデックスし、必要に応じて欠損値を埋めます。

引数

• freq: 目標とする周波数。DateOffset オブジェクトまたは文字列で指定できます。
• fill_value: 欠損値を埋めるための値。デフォルトは NaN です。
• method: 欠損値の補完方法。以下のいずれかを選択できます。
  • ffill: 前の有効な値を前方へ伝搬します。
• normalize: True の場合、出力インデックスを午前0時にリセットします。

例

以下の例では、DataFrame の周波数を日次から月次に変更します。

import pandas as pd

# データの作成
df = pd.DataFrame({'Date': pd.date_range('2023-01-01', '2023-12-31'), 'Value': np.random.randn(365)})

# 月次データへの変換
df_monthly = df.asfreq('M', fill_value=0)

# 出力
print(df_monthly.head())

#       Date  Value
# 0  2023-01-31 -0.301559
# 1  2023-02-28  0.281412
# 2  2023-03-31  0.535111
# 3  2023-04-30  0.139022
# 4  2023-05-31  0.242343

詳細

• asfreq メソッドは、resample メソッドと似ていますが、resample メソッドはデータの集計も行うことができます。
• asfreq メソッドは、欠損値の補完方法を指定することができます。
• asfreq メソッドは、出力インデックスを午前0時にリセットすることができます。

補足

• asfreq メソッドは、時系列データの分析に役立ちます。
• asfreq メソッドを使用して、異なる周波数のデータセットを比較することができます。
• asfreq メソッドを使用して、欠損値を補完することができます。

Pandas DataFrame の asfreq メソッド サンプルコード

import pandas as pd

# データの作成
df = pd.DataFrame({'Date': pd.date_range('2023-01-01', '2023-12-31'), 'Value': np.random.randn(365)})

# 月次データへの変換
df_monthly = df.asfreq('M', fill_value=0)

# 出力
print(df_monthly.head())

欠損値の補完方法

# 前の有効な値を前方へ伝搬
df_monthly_ffill = df.asfreq('M', fill_value=0, method='ffill')

# 次の有効な値を後方へ伝搬
df_monthly_bfill = df.asfreq('M', fill_value=0, method='bfill')

出力インデックスのリセット

# 出力インデックスを午前0時にリセット
df_monthly_reset = df.asfreq('M', fill_value=0, normalize=True)

時系列データの比較

# 異なる周波数のデータセット
df_hourly = df.resample('H').mean()
df_monthly = df.resample('M').mean()

# 比較
df_compared = pd.concat([df_hourly, df_monthly], axis=1)

欠損値の補完と比較

# 欠損値を補完
df_hourly_ffill = df_hourly.asfreq('H', fill_value=0, method='ffill')
df_monthly_bfill = df_monthly.asfreq('M', fill_value=0, method='bfill')

# 比較
df_compared_filled = pd.concat([df_hourly_ffill, df_monthly_bfill], axis=1)

Pandas DataFrame の asfreq メソッドの代替方法

resample メソッドは、データの集計とリサンプリングを行うことができます。asfreq メソッドと同様に、fill_value や method などの引数を指定することができます。

df_monthly_resample = df.resample('M').mean()

upsample メソッドは、データの周波数を増加させるために使用されます。asfreq メソッドと異なり、欠損値を補完することはできません。

df_hourly_upsample = df.resample('H').fillna(method='ffill')

downsample メソッドは、データの周波数を減少させるために使用されます。asfreq メソッドと異なり、欠損値を補完することはできません。

df_monthly_downsample = df.resample('M').mean()

自作関数

上記のいずれの方法もニーズに合わない場合は、自作関数を使用して周波数を変更することができます。

def my_asfreq(df, freq, fill_value):
  # 独自の処理
  return df

df_monthly_custom = my_asfreq(df, 'M', 0)

補足

• asfreq メソッドは、使いやすく、欠損値の補完も可能です。
• resample メソッドは、データの集計とリサンプリングを行うことができます。
• upsample メソッドは、データの周波数を増加させるために使用されます。
• 自作関数は、ニーズに合わせた柔軟な処理を行うことができます。