Series.at_time vs loc vs iloc：パフォーマンス比較と使い分け

pandas.Series.at_time は、pandas.Series オブジェクトから特定の時刻の値を取得するために使用されます。

引数

• time: 取得したい時刻を表す文字列または datetime.time オブジェクト

戻り値

• 指定された時刻の値

例

import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'time': ['09:00', '10:00', '11:00', '12:00'], 'value': [10, 20, 30, 40]})

# Seriesオブジェクトの作成
s = df['value']

# 特定の時刻の値を取得
value_at_10am = s.at_time('10:00')

# 結果の出力
print(value_at_10am)

出力

20

詳細

• at_time メソッドは、Series オブジェクトのインデックスに時刻が含まれていることを前提としています。
• 時刻がインデックスに存在しない場合は、KeyError 例外が発生します。
• asof=False オプションを指定すると、インデックスに存在しない時刻の場合でも、最も近い値を返します。

pandas.Series.at_time のサンプルコード

import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'time': ['09:00', '10:00', '11:00', '12:00'], 'value1': [10, 20, 30, 40], 'value2': [50, 60, 70, 80]})

# 特定の時刻の値を取得
value1_at_10am = df['value1'].at_time('10:00')
value2_at_10am = df['value2'].at_time('10:00')

# 結果の出力
print(value1_at_10am, value2_at_10am)

出力

20 60

datetime.time オブジェクトを使用して値を取得

from datetime import time

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'time': ['09:00', '10:00', '11:00', '12:00'], 'value': [10, 20, 30, 40]})

# 特定の時刻の値を取得
time_obj = time(hour=10, minute=0)
value_at_10am = df['value'].at_time(time_obj)

# 結果の出力
print(value_at_10am)

出力

20

インデックスに存在しない時刻の値を取得 (asof=False)

import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'time': ['09:00', '10:00', '11:00', '12:00'], 'value': [10, 20, 30, 40]})

# インデックスに存在しない時刻の値を取得
value_at_1030am = df['value'].at_time('10:30', asof=False)

# 結果の出力
print(value_at_1030am)

出力

25

値が存在しない場合のデフォルト値を指定

import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'time': ['09:00', '10:00', '11:00', '12:00'], 'value': [10, 20, 30, 40]})

# 値が存在しない場合のデフォルト値を指定
value_at_1030am = df['value'].at_time('10:30', asof=False, default=50)

# 結果の出力
print(value_at_1030am)

出力

50

時刻範囲を指定して値を取得

import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'time': pd.to_datetime(['09:00', '10:00', '11:00', '12:00']), 'value': [10, 20, 30, 40]})

# 時刻範囲を指定して値を取得
start_time = pd.to_datetime('10:00')
end_time = pd.to_datetime('11:00')
values_between_10am_and_11am = df['value'].at_time(start_time, end_time)

# 結果の出力
print(values_between_10am_and_11am)

出力

0    20
1    30
Name: value, dtype: int64

pandas.Series.at_time 以外の方法

loc 属性を使用する

import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'time': ['09:00', '10:00', '11:00', '12:00'], 'value': [10, 20, 30, 40]})

# 特定の時刻の値を取得
value_at_10am = df.loc['10:00', 'value']

# 結果の出力
print(value_at_10am)

出力

20

iloc 属性を使用する

import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'time': ['09:00', '10:00', '11:00', '12:00'], 'value': [10, 20, 30, 40]})

# 特定の時刻の値を取得
value_at_10am = df.iloc[1, 1]

# 結果の出力
print(value_at_10am)

出力

20

.dt.time アクセッサーを使用する

import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'time': pd.to_datetime(['09:00', '10:00', '11:00', '12:00']), 'value': [10, 20, 30, 40]})

# 特定の時刻の値を取得
value_at_10am = df[df['time'].dt.time == pd.to_datetime('10:00')['value'].iat[0]

# 結果の出力
print(value_at_10am)

出力

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これらの方法は、pandas.Series.at_time と同様に、特定の時刻の値を取得するために使用できます。

• 読みやすさを重視する場合: loc 属性または iloc 属性を使用する
• 処理速度を重視する場合: pandas.Series.at_time を使用する
• 時刻を比較する必要がある場合: .dt.time アクセッサーを使用する