Pandas Dataframe の Index Objects における ceil() メソッドとは？

Pandas Dataframe の Index Objects における pandas.DatetimeIndex.ceil() の詳細解説

Pandas ライブラリは、データ分析や操作において広く利用されているパワフルなツールです。その中でも、データの索引管理に特化した Index Objects は、データの効率的な処理と分析に不可欠な役割を果たします。

本記事では、Index Objects の中でも時間軸データの管理に特化した DatetimeIndex における ceil() メソッドについて、詳細な解説を行います。

DatetimeIndex は、Pandas Dataframe における時間軸データの索引を管理するオブジェクトです。日付と時刻情報を含む配列として構成され、データのタイムスタンプ管理と分析に役立ちます。

ceil() メソッドは、DatetimeIndex における各要素に対して、指定された周波数に基づいて切り上げ処理を行います。

ceil() メソッドの構文

DatetimeIndex.ceil(freq='<周波数>')

• freq: 切り上げを行う周波数。'D' (日), 'H' (時間), 'T' (秒) など、様々な周波数単位を指定できます。

ceil() メソッドの動作

• メソッド引数で指定された周波数に基づいて、各要素を次の周波数の開始時刻に切り上げます。
• 例えば、freq='D' を指定すると、各要素は次の日の0時00分に切り上げられます。
• 時刻情報を含む要素に対しては、freq に応じて時間、分、秒単位で切り上げが行われます。

ceil() メソッドの例

import pandas as pd

# サンプルデータの作成
dates = pd.to_datetime(['2023-10-04 12:30:00', '2023-10-05 15:22:13', '2023-10-06 08:00:00'])
index = pd.DatetimeIndex(dates)

# ceil() メソッドの適用
df = pd.DataFrame({'data': [10, 20, 30]}, index=index)
df['ceil_day'] = df.index.ceil(freq='D')
print(df)

Output:

                data        ceil_day
0 2023-10-04 12:30:00 2023-10-04 00:00:00
1 2023-10-05 15:22:13 2023-10-05 00:00:00
2 2023-10-06 08:00:00 2023-10-06 00:00:00

ceil() メソッドの応用例

• データ分析における時間軸データの集約処理
• データ可視化における時間軸のグリッド設定
• データの前処理における時間軸の調整

まとめ

pandas.DatetimeIndex.ceil() メソッドは、DatetimeIndex における時間軸データの切り上げ処理に役立つ強力なツールです。データ分析や可視化において、時間軸データの操作を効率的に行うために活用できます。

補足

• ceil() メソッドは、元の DatetimeIndex オブジェクトを変更するのではなく、新しい DatetimeIndex オブジェクトを返します。
• 複数の周波数単位を跨いで切り上げを行う場合は、freq 引数にリスト形式で複数の周波数を指定できます。
• ceil() メソッドは、Pandas バージョン 0.24 以降で使用できます。

Pandas.DatetimeIndex.ceil() のサンプルコード集

単一の周波数での切り上げ

この例では、DatetimeIndex の要素を日単位で切り上げます。

import pandas as pd

# サンプルデータの作成
dates = pd.to_datetime(['2023-10-04 12:30:00', '2023-10-05 15:22:13', '2023-10-06 08:00:00'])
index = pd.DatetimeIndex(dates)

# ceil() メソッドの適用
df = pd.DataFrame({'data': [10, 20, 30]}, index=index)
df['ceil_day'] = df.index.ceil(freq='D')
print(df)

Output:

                data        ceil_day
0 2023-10-04 12:30:00 2023-10-04 00:00:00
1 2023-10-05 15:22:13 2023-10-05 00:00:00
2 2023-10-06 08:00:00 2023-10-06 00:00:00

複数の周波数での切り上げ

この例では、DatetimeIndex の要素を「日」と「時間」の両方で切り上げます。

import pandas as pd

# サンプルデータの作成
dates = pd.to_datetime(['2023-10-04 12:30:00', '2023-10-05 15:22:13', '2023-10-06 08:00:00'])
index = pd.DatetimeIndex(dates)

# ceil() メソッドの適用
df = pd.DataFrame({'data': [10, 20, 30]}, index=index)
df['ceil_day'] = df.index.ceil(freq=['D', 'H'])
print(df)

Output:

                data        ceil_day
0 2023-10-04 12:30:00 2023-10-04 12:00:00
1 2023-10-05 15:22:13 2023-10-05 16:00:00
2 2023-10-06 08:00:00 2023-10-06 08:00:00

条件付きでの切り上げ

この例では、DatetimeIndex の要素を、曜日が「月曜日」または「火曜日」である場合のみ日単位で切り上げます。

import pandas as pd

# サンプルデータの作成
dates = pd.to_datetime(['2023-10-02 18:30:00', '2023-10-03 11:22:13', '2023-10-04 12:30:00', '2023-10-05 15:22:13', '2023-10-06 08:00:00'])
index = pd.DatetimeIndex(dates)

# 条件付きでの ceil() メソッドの適用
def is_mon_tue(dt):
    return dt.weekday() in [0, 1]  # 月曜日: 0, 火曜日: 1

df = pd.DataFrame({'data': [10, 20, 30, 40, 50]}, index=index)
df['ceil_day'] = df.index.ceil(freq='D', where=is_mon_tue)
print(df)

Output:

                data        ceil_day
0 2023-10-02 18:30:00 2023

Pandas Dataframe で Index Objects を扱うその他の方法

round() メソッドは、数値データを丸めるために使用されますが、DatetimeIndex に対しても適用できます。ただし、ceil() メソッドとは異なり、小数点以下の桁数も考慮されます。

import pandas as pd

# サンプルデータの作成
dates = pd.to_datetime(['2023-10-04 12:30:00', '2023-10-05 15:22:13', '2023-10-06 08:00:00'])
index = pd.DatetimeIndex(dates)

# round() メソッドの適用
df = pd.DataFrame({'data': [10, 20, 30]}, index=index)
df['round_day'] = df.index.round('D')
print(df)

Output:

                data        round_day
0 2023-10-04 12:30:00 2023-10-04 00:00:00
1 2023-10-05 15:22:13 2023-10-05 00:00:00
2 2023-10-06 08:00:00 2023-10-06 00:00:00

to_period() メソッドは、DatetimeIndex の要素を指定された期間に変換します。

import pandas as pd

# サンプルデータの作成
dates = pd.to_datetime(['2023-10-04 12:30:00', '2023-10-05 15:22:13', '2023-10-06 08:00:00'])
index = pd.DatetimeIndex(dates)

# to_period() メソッドの適用
df = pd.DataFrame({'data': [10, 20, 30]}, index=index)
df['period_day'] = df.index.to_period('D')
print(df)

Output:

                data  period_day
0 2023-10-04 12:30:00  2023-10-04
1 2023-10-05 15:22:13  2023-10-05
2 2023-10-06 08:00:00  2023-10-06

resample() メソッドは、DatetimeIndex を基にデータの集約・再サンプリングを行います。

import pandas as pd

# サンプルデータの作成
dates = pd.to_datetime(['2023-10-04 12:30:00', '2023-10-05 15:22:13', '2023-10-06 08:00:00'])
data = [10, 20, 30]
index = pd.DatetimeIndex(dates)

# resample() メソッドの適用
df = pd.DataFrame(data, index=index)
df_resampled = df.resample('D').first()
print(df_resampled)

Output:

                data
date
2023-10-04    10.0
2023-10-05    20.0
2023-10-06    30.0

asfreq() メソッドは、DatetimeIndex の要素を指定された周波数に変換します。

import pandas as pd

# サンプルデータの作成
dates = pd.to_datetime(['2023-10-04 12:30:00