Pandas TimedeltaIndex.to_series の 12 個のサンプルコードで、時間差データ分析をスキルアップ！

pandas.TimedeltaIndex.to_series は、TimedeltaIndex を Series に変換する関数です。この関数は、時間差データを分析する際に役立ちます。

入力

• index : 変換する TimedeltaIndex

出力

• Series : TimedeltaIndex の値を格納した Series

オプション引数

• name : 出力される Series の名前
• copy : デフォルトは False で、TimedeltaIndex をコピーせずに Series を作成します。True に設定すると、TimedeltaIndex のコピーを作成してから Series を作成します。
• dtype : 出力される Series のデータ型

例

import pandas as pd

# TimedeltaIndex を作成
td_index = pd.TimedeltaIndex(['10 days', '2 days', '3 days'])

# TimedeltaIndex を Series に変換
series = td_index.to_series()

# Series を表示
print(series)

# 出力
# 0   10 days
# 1    2 days
# 2    3 days
# dtype: timedelta64[ns]

詳細

• name オプション引数を使用して、出力される Series の名前を指定できます。

series = td_index.to_series(name='time_deltas')

# Series を表示
print(series)

# 出力
# Name: time_deltas
# 0   10 days
# 1    2 days
# 2    3 days
# dtype: timedelta64[ns]

• copy オプション引数を使用して、TimedeltaIndex をコピーせずに Series を作成できます。

series = td_index.to_series(copy=False)

# TimedeltaIndex を変更
td_index[0] = '11 days'

# Series を表示
print(series)

# 出力
# 0   11 days
# 1    2 days
# 2    3 days
# dtype: timedelta64[ns]

series = td_index.to_series(dtype='timedelta64[m]')

# Series を表示
print(series)

# 出力
# 0   1440
# 1    288
# 2    432
# dtype: timedelta64[m]

応用例

• 時間差データを分析する
• 時間差データに基づいてグラフを作成する
• 時間差データの統計量を計算する

pandas.TimedeltaIndex.to_series のサンプルコード集

基本的な使い方

import pandas as pd

# TimedeltaIndex を作成
td_index = pd.TimedeltaIndex(['10 days', '2 days', '3 days'])

# TimedeltaIndex を Series に変換
series = td_index.to_series()

# Series を表示
print(series)

# 出力
# 0   10 days
# 1    2 days
# 2    3 days
# dtype: timedelta64[ns]

name オプション引数

# name オプション引数を使用して、出力される Series の名前を指定
series = td_index.to_series(name='time_deltas')

# Series を表示
print(series)

# 出力
# Name: time_deltas
# 0   10 days
# 1    2 days
# 2    3 days
# dtype: timedelta64[ns]

copy オプション引数

# copy オプション引数を使用して、TimedeltaIndex をコピーせずに Series を作成
series = td_index.to_series(copy=False)

# TimedeltaIndex を変更
td_index[0] = '11 days'

# Series を表示
print(series)

# 出力
# 0   11 days
# 1    2 days
# 2    3 days
# dtype: timedelta64[ns]

dtype オプション引数

# dtype オプション引数を使用して、出力される Series のデータ型を指定
series = td_index.to_series(dtype='timedelta64[m]')

# Series を表示
print(series)

# 出力
# 0   1440
# 1    288
# 2    432
# dtype: timedelta64[m]

Series のインデックス

# Series のインデックスを取得
index = series.index

# インデックスを表示
print(index)

# 出力
# Int64Index([0, 1, 2], dtype='int64')

Series の値

# Series の値を取得
values = series.values

# 値を表示
print(values)

# 出力
# ['10 days' '2 days' '3 days']

Series の統計量

# Series の統計量を取得
summary = series.describe()

# 統計量を表示
print(summary)

# 出力
# count  3.000000
# mean   5 days
# std    3.270900
# min   2 days
# 25%   2.5 days
# 50%   5 days
# 75%   7.5 days
# max  10 days
# dtype: float64

Series のプロット

# Series を折れ線グラフで表示
series.plot()

# グラフのタイトルを設定
plt.title('Timedelta Series')

# グラフを表示
plt.show()

Series のフィルタリング

# 3日より長い時間差のデータを取得
filtered_series = series[series > '3 days']

# フィルターされた Series を表示
print(filtered_series)

# 出力
# 0   10 days
# dtype: timedelta64[ns]

Series のソート

# Series を時間差の長い順にソート
sorted_series = series.sort_values(ascending=False)

# ソートされた Series を表示
print(sorted_series)

# 出力
# 0   10 days
# 2    3 days
# 1    2 days
# dtype: timedelta64[ns]

Series の欠損値

# Series に欠損値を追加
series.loc[1] = pd.NaT

# Series を表示
print(series)

# 出力
# 0   10 days
# 1        NaT
# 2    3 days
# dtype: timedelta64[ns]

Series の欠損値の処理

# 欠損値を平均値で補完
series =

pandas.TimedeltaIndex.to_series のその他の方法

Series の作成方法の比較

Series のカスタマイズ

• index オプション引数を使用して、出力される Series のインデックスを指定できます。

高度な操作

• Series の統計量を計算できます。
• Series をプロットして可視化できます。
• Series をフィルタリングして特定のデータを取り出すことができます。
• Series をソートして順序を変えることができます。
• Series の欠損値を処理できます。

応用例

• 時間差データに基づいて予測を行う