Pandas Timestamp 型の freqstr 属性を使いこなすための 5 つのサンプルコード

PandasのTimestamp型とfreqstr属性

freqstr属性は、Timestamp型のオブジェクトの頻度を表す文字列を取得するために使用されます。頻度とは、データがどのくらいの頻度で収集されたかを示すものです。

freqstr属性を使用するには、以下の手順に従います。

1. Pandasライブラリをインポートします。

import pandas as pd

1. Timestamp型のオブジェクトを作成します。

timestamp = pd.Timestamp('2023-01-01 00:00:00')

1. freqstr属性を使用して、頻度を取得します。

freq = timestamp.freqstr

freqstr属性の出力例は以下の通りです。

'D'

この例では、Timestamp型のオブジェクトの頻度が日次であることが示されています。

freqstr属性で使用可能な値は以下の通りです。

• 'D': 日次
• 'M': 月次
• 'Y': 年次
• 'H': 時刻
• 'T': 分
• 'S': 秒
• 'L': マイクロ秒
• 'U': ナノ秒

freqstr属性は、Timestamp型のオブジェクトの頻度を取得するための便利な方法です。しかし、freqstr属性は、オブジェクトが作成された方法によって影響を受ける可能性があります。

例えば、以下のコードのように、pd.to_datetime()を使用してTimestamp型のオブジェクトを作成した場合、freqstr属性は'D'になります。

timestamp = pd.to_datetime('2023-01-01')

しかし、以下のコードのように、pd.Timestamp()を使用してTimestamp型のオブジェクトを作成した場合、freqstr属性はNoneになります。

timestamp = pd.Timestamp('2023-01-01')

そのため、freqstr属性を使用する際には、オブジェクトが作成された方法に注意する必要があります。

PandasのTimestamp型とfreqstr属性のサンプルコード

サンプルコード1：Timestamp型のオブジェクトの作成とfreqstr属性の取得

import pandas as pd

# Timestamp型のオブジェクトの作成
timestamp = pd.Timestamp('2023-01-01 00:00:00')

# freqstr属性を使用して頻度の取得
freq = timestamp.freqstr

# 出力
print(freq)

D

サンプルコード2：pd.to_datetime()を使用してTimestamp型のオブジェクトを作成

import pandas as pd

# pd.to_datetime()を使用してTimestamp型のオブジェクトの作成
timestamp = pd.to_datetime('2023-01-01')

# freqstr属性を使用して頻度の取得
freq = timestamp.freqstr

# 出力
print(freq)

出力例

D

サンプルコード3：pd.Timestamp()を使用してTimestamp型のオブジェクトを作成

import pandas as pd

# pd.Timestamp()を使用してTimestamp型のオブジェクトの作成
timestamp = pd.Timestamp('2023-01-01')

# freqstr属性を使用して頻度の取得
freq = timestamp.freqstr

# 出力
print(freq)

出力例

None

サンプルコード4：freqstr属性を使用して頻度文字列を比較

import pandas as pd

# Timestamp型のオブジェクトの作成
timestamp1 = pd.Timestamp('2023-01-01 00:00:00')
timestamp2 = pd.Timestamp('2023-02-01 00:00:00')

# freqstr属性を使用して頻度の取得
freq1 = timestamp1.freqstr
freq2 = timestamp2.freqstr

# 頻度文字列の比較
if freq1 == freq2:
    print('同じ頻度です')
else:
    print('異なる頻度です')

出力例

同じ頻度です

サンプルコード5：freqstr属性を使用して頻度に基づいてグループ化

import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'timestamp': pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-02-01', '2023-02-02'])})

# freqstr属性を使用して頻度に基づいてグループ化
df = df.groupby(df['timestamp'].dt.freqstr)

# グループ化されたデータフレームの表示
print(df)

出力例

      timestamp
freqstr
D       2023-01-01
       2023-01-02
M       2023-02-01
       2023-02-02

上記のサンプルコードは、PandasのTimestamp型とfreqstr属性の使用方法を説明しています。

サンプルコード1では、pd.Timestamp()を使用してTimestamp型のオブジェクトを作成し、freqstr属性を使用して頻度を取得しています。

サンプルコード2と3では、pd.to_datetime()とpd.Timestamp()を使用してTimestamp型のオブジェクトを作成し、freqstr属性の出力の違いを確認しています。

サンプルコード4では、freqstr属性を使用して頻度文字列を比較しています。

サンプルコード5では、freqstr属性を使用して頻度に基づいてグループ化しています。

これらのサンプルコードを参考に、PandasのTimestamp型とfreqstr属性を使いこなしてください。

PandasのTimestamp型とfreqstr属性の代替方法

dt.freq属性

import pandas as pd

timestamp = pd.Timestamp('2023-01-01 00:00:00')

# freqstr属性を使用して頻度の取得
freq_str = timestamp.freqstr

# dt.freq属性を使用して頻度の取得
freq_dt = timestamp.dt.freq

# 出力の比較
print(freq_str == freq_dt)

出力例

True

dt.freq属性は、freqstr属性よりも新しい方法であり、より多くの情報を提供します。

pd.Grouper()を使用して、freqstr属性と同様に頻度に基づいてグループ化できます。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'timestamp': pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-02-01', '2023-02-02'])})

# pd.Grouper()を使用して頻度に基づいてグループ化
df = df.groupby(pd.Grouper(level='timestamp', freq='M'))

# グループ化されたデータフレームの表示
print(df)

出力例

      timestamp
freqstr
M       2023-01-01
       2023-01-02
M       2023-02-01
       2023-02-02

pd.Grouper()は、より柔軟なグループ化機能を提供します。

自作関数

freqstr属性の機能を自作関数で再現することもできます。

def get_freq_str(timestamp):
  """
  Timestamp型オブジェクトの頻度を取得する関数

  Args:
    timestamp: Timestamp型オブジェクト

  Returns:
    頻度を表す文字列
  """

  if timestamp.freq is not None:
    return timestamp.freq.freqstr
  else:
    return None

# 使用例
timestamp = pd.Timestamp('2023-01-01 00:00:00')

freq_str = get_freq_str(timestamp)

print(freq_str)

出力例

D

自作関数は、より複雑な処理を記述できます。

• 簡単な場合: freqstr属性
• より多くの情報を取得したい場合: dt.freq属性
• より柔軟なグループ化機能が必要な場合: pd.Grouper()
• 複雑な処理が必要な場合: 自作関数

これらの方法を参考に、状況に応じて適切な方法を選択してください。