Pandas Timedelta を用いた時間ベースデータ分析のベストプラクティス

Pandas Timedelta.floor でタイムデルタを床関数で丸める

使用例

以下の例では、Timedelta.floor を使用して、タイムデルタを日、時間、分、秒単位に丸めています。

import pandas as pd

# タイムデルタの例
td = pd.Timedelta('1 day 3 hours 25 minutes 12 seconds')

# 日単位に丸める
print(td.floor('D'))
# Output: Timedelta('1 days 00:00:00')

# 時間単位に丸める
print(td.floor('h'))
# Output: Timedelta('1 days 03:00:00')

# 分単位に丸める
print(td.floor('m'))
# Output: Timedelta('1 days 03:25:00')

# 秒単位に丸める
print(td.floor('s'))
# Output: Timedelta('1 days 03:25:12')

引数

Timedelta.floor は、以下の引数を受け取ります。

• unit: 丸める単位。デフォルトは 'D' です。
  • 'D': 日
  • 'h': 時間
  • 'm': 分
  • 's': 秒
  • 'ms': ミリ秒
  • 'us': マイクロ秒
  • 'ns': ナノ秒

応用例

• 時間ベースのデータの分析において、時間を特定の単位に丸めて簡潔化したい場合
• 特定の時間帯に属するデータを集計したい場合
• 時間差を計算したい場合

注意点

• Timedelta.floor は、タイムデルタを 切り捨て します。つまり、指定された単位よりも小さい部分はすべて0になります。
• 丸める単位は、データの分析目的によって適切に選択する必要があります。

Timedelta.floor 以外にも、pandas ライブラリには時間ベースのデータ分析に役立つ様々な機能が用意されています。詳細は、公式ドキュメントを参照してください。

Pandas Timedelta.floor サンプルコード

データの読み込み

import pandas as pd

# データの読み込み
df = pd.read_csv('data.csv', index_col='Date')

# タイムデルタ型列の列
df['Timedelta'] = pd.to_timedelta(df['Timedelta'])

日単位に丸める

# 日単位に丸める
df['Day'] = df['Timedelta'].floor('D')

# 結果の表示
print(df.head())

# 出力例
# Date       Timedelta       Day
# 2023-01-01   1 days 00:00:00  2023-01-01
# 2023-01-02   2 days 03:25:12  2023-01-02
# 2023-01-03   3 days 06:50:24  2023-01-03
# 2023-01-04   4 days 10:15:36  2023-01-04
# 2023-01-05   5 days 13:40:48  2023-01-05

時間単位に丸める

# 時間単位に丸める
df['Hour'] = df['Timedelta'].floor('h')

# 結果の表示
print(df.head())

# 出力例
# Date       Timedelta       Day      Hour
# 2023-01-01   1 days 00:00:00  2023-01-01  2023-01-01 00:00:00
# 2023-01-02   2 days 03:25:12  2023-01-02  2023-01-02 03:00:00
# 2023-01-03   3 days 06:50:24  2023-01-03  2023-01-03 06:00:00
# 2023-01-04   4 days 10:15:36  2023-01-04  2023-01-04 10:00:00
# 2023-01-05   5 days 13:40:48  2023-01-05  2023-01-05 13:00:00

分単位に丸める

# 分単位に丸める
df['Minute'] = df['Timedelta'].floor('m')

# 結果の表示
print(df.head())

# 出力例
# Date       Timedelta       Day      Hour     Minute
# 2023-01-01   1 days 00:00:00  2023-01-01  2023-01-01 00:00:00
# 2023-01-02   2 days 03:25:12  2023-01-02  2023-01-02 03:25:00
# 2023-01-03   3 days 06:50:24  2023-01-03  2023-01-03 06:50:00
# 2023-01-04   4 days 10:15:36  2023-01-04  2023-01-04 10:15:00
# 2023-01-05   5 days 13:40:48  2023-01-05  2023-01-05 13:40:00

秒単位に丸める

Pandas Timedelta を丸める他の方法

round 関数は、数値を丸める関数です。Timedelta 型のオブジェクトにも使用できます。

# 秒単位に丸める
df['Second'] = round(df['Timedelta'], 's')

# 結果の表示
print(df.head())

# 出力例
# Date       Timedelta       Day      Hour     Minute  Second
# 2023-01-01   1 days 00:00:00  2023-01-01  2023-01-01 00:00:00     0
# 2023-01-02   2 days 03:25:12  2023-01-02  2023-01-02 03:25:12     0
# 2023-01-03   3 days 06:50:24  2023-01-03  2023-01-03 06:50:24     0
# 2023-01-04   4 days 10:15:36  2023-01-04  2023-01-04 10:15:36     0
# 2023-01-05   5 days 13:40:48  2023-01-05  2023-01-05 13:40:48     0

round 関数は、Timedelta オブジェクトだけでなく、数値にも使用できます。

shift 関数は、タイムデルタを特定の時間間隔だけシフトする関数です。負の時間間隔を指定することで、タイムデルタを丸めることができます。

# 1分単位に丸める
df['Minute'] = df['Timedelta'].shift(-pd.Timedelta('1m'))

# 結果の表示
print(df.head())

# 出力例
# Date       Timedelta       Day      Hour     Minute
# 2023-01-01   1 days 00:00:00  2023-01-01  2023-01-01 00:00:00
# 2023-01-02   2 days 03:25:12  2023-01-02  2023-01-02 03:25:00
# 2023-01-03   3 days 06:50:24  2023-01-03  2023-01-03 06:50:00
# 2023-01-04   4 days 10:15:36  2023-01-04  2023-01-04 10:15:00
# 2023-01-05   5 days 13:40:48  2023-01-05  2023-01-05 13:40:00

shift 関数は、時間ベースのデータの分析において、特定の時間帯に属するデータを集計したい場合などに役立ちます。

apply 関数は、各行にラムダ式を適用する関数です。ラムダ式を使用して、タイムデルタを丸めることができます。

# 秒単位に丸める
df['Second'] = df['Timedelta'].apply(lambda x: round(x, 's'))

# 結果の表示
print(df.head())

# 出力例
# Date       Timedelta       Day      Hour     Minute  Second
# 2023-01-01   1 days 00:00:00  2023-01-01  2023-01-01 00:00:00