Pandas PeriodIndexでyear属性を使いこなすためのサンプルコード

pandas.PeriodIndex.year 入出力解説

このチュートリアルでは、pandas.PeriodIndex.year属性の入出力について、以下の内容を分かりやすく解説します。

• 属性の概要: pandas.PeriodIndex.year属性とは何か、どのような情報を表すのか
• データ型: year属性のデータ型と、許容される値
• 取得方法: PeriodIndexからyear属性を取得する方法
• 入出力: year属性の入出力方法
  • CSVファイル
  • HDF5ファイル
  • Pickle
• 注意点: year属性の入出力時の注意点

属性の概要

pandas.PeriodIndex.year属性は、PeriodIndexオブジェクトの各要素の年を表します。

例:

import pandas as pd

# PeriodIndexオブジェクトを作成
dates = pd.period_range('2023-01-01', '2023-12-31', freq='M')
index = pd.PeriodIndex(dates)

# year属性を確認
print(index.year)

# 出力:
# [2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023]

データ型

year属性は、int64型です。

許容される値は、[1, 9999]です。

取得方法

PeriodIndexオブジェクトからyear属性を取得するには、以下の方法があります。

• 属性アクセス: .year属性にアクセスする
• loc属性: .loc[]を使って要素を取得する
• []演算子: []演算子を使って要素を取得する

例:

# 属性アクセス
print(index.year)

# loc属性
print(index.loc[0].year)

# []演算子
print(index[0].year)

設定方法

PeriodIndexオブジェクトにyear属性を設定するには、以下の方法があります。

• コンストラクタ: PeriodIndexオブジェクトを生成時にyear属性を指定する

例:

# コンストラクタ
new_index = pd.PeriodIndex(year=2024, month=1, day=1, freq='M', length=12)

# loc属性
index.loc[0] = pd.Period('2024-01-01')

# []演算子
index[0] = pd.Period('2024-01-01')

入出力

year属性は、以下の形式で入出力できます。

• CSVファイル:
  • 出力: to_csv()メソッドで出力
  • 入力: read_csv()メソッドで入力
• Pickle:
  • 出力: to_pickle()メソッドで出力
  • 入力: read_pickle()メソッドで入力

例:

# CSVファイルへの出力
index.to_csv('index.csv')

# CSVファイルからの入力
index = pd.read_csv('index.csv', index_col=0)

# HDF5ファイルへの出力
index.to_hdf('index.h5', 'index')

# HDF5ファイルからの入力
index = pd.read_hdf('index.h5', 'index')

# Pickleへの出力
index.to_pickle('index.pkl')

# Pickleからの入力
index = pd.read_pickle('index.pkl')

注意点

• CSVファイルへの出力時、year属性はデフォルトで'%Y'形式で出力されます。出力形式を変更するには、date_formatオプションを指定する必要があります。
• HDF5ファイルへの出力時、year属性は'int64'型で出力されます。
• Pickleへの出力時、year属性は'datetime.date'型で出力されます。

pandas.PeriodIndex.year属性は、PeriodIndexオブジェクトの各要素の年を表します。

この属性

pandas.PeriodIndex.year属性のサンプルコード

データの準備

import pandas as pd

# PeriodIndexオブジェクトを作成
dates = pd.period_range('2023-01-01', '2023-12-31', freq='M')
index = pd.PeriodIndex(dates)

属性の確認

# year属性を確認
print(index.year)

# 出力:
# [2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023]

取得

# 1番目の要素の年を取得
print(index[0].year)

# 出力:
# 2023

# loc属性を使って取得
print(index.loc[0].year)

# 出力:
# 2023

設定

# 1番目の要素の年を2024に変更
index[0] = pd.Period('2024-01-01')

# 確認
print(index[0].year)

# 出力:
# 2024

入出力

CSVファイル

index.to_csv('index.csv')

入力

index = pd.read_csv('index.csv', index_col=0)

HDF5ファイル

出力

index.to_hdf('index.h5', 'index')

入力

index = pd.read_hdf('index.h5', 'index')

Pickle

出力

index.to_pickle('index.pkl')

入力

index = pd.read_pickle('index.pkl')

• year属性は、dt.year属性と同じように使用できます。
• year属性は、datetimeオブジェクトに変換してから比較できます。

# dt.year属性と同じように使用
print(index.dt.year)

# 出力:
# [2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023]

# datetimeオブジェクトに変換してから比較
print(index[0] > pd.to_datetime('2022-12-31'))

# 出力:
# True

pandas.PeriodIndex.year属性のその他の方法

属性アクセス

# year属性を取得
year = index.year

# 出力:
# [2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023]

map()関数を使って、year属性を別のデータ型に変換できます。

# year属性を文字列に変換
years = list(map(str, index.year))

# 出力:
# ['2023', '2023', '2023', '2023', '2023', '2023', '2023', '2023', '2023', '2023', '2023', '2023']

ラムダ式を使って、year属性を別のデータ型に変換できます。

# year属性を文字列に変換
years = list(map(lambda x: x.strftime('%Y'), index))

# 出力:
# ['2023', '2023', '2023', '2023', '2023', '2023', '2023', '2023', '2023', '2023', '2023', '2023']

dt.year属性は、year属性と同じ機能を提供します。

# year属性を取得
year = index.dt.year

# 出力:
# [2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023]

pandas.PeriodIndex.year属性を取得するには、以下の方法があります。

• 属性アクセス
• map()関数
• ラムダ式
• .dt.year属性

これらの方法を理解することで、状況に応じて最適な方法を選択することができます。