Pandas TimestampをPeriodに変換：5つの方法とサンプルコード

pandas.Timestamp.to_period：タイムスタンプを周期に変換する

基本的な使い方

import pandas as pd

# タイムスタンプ型データを作成
ts = pd.Timestamp('2023-03-08 12:34:56')

# 周期型データに変換
period = ts.to_period('M')

# 出力
print(period)

出力：

2023-03

上記のように、to_period 関数には、変換したい周期を指定する引数が必要です。引数には、以下の文字列が使用できます。

• 'Y'：年
• 'M'：月
• 'D'：日
• 'h'：時間
• 'm'：分
• 's'：秒

オプション引数

to_period 関数には、以下のオプション引数があります。

• freq：デフォルトの周期。省略すると、'M' が使用されます。
• starting_point：周期の開始点。デフォルトは 'EOM'（月末）です。
• closed：周期の扱い方。デフォルトは 'left' です。

これらのオプション引数を使って、より細かい制御が可能です。

例

# 年単位で周期化
period = ts.to_period('Y')

# 月末開始で周期化
period = ts.to_period('M', starting_point='SM')

# 左閉区間で周期化
period = ts.to_period('D', closed='left')

まとめ

pandas.Timestamp.to_period 関数は、タイムスタンプ型データを周期型データに変換する便利な関数です。周期型データを使うことで、時間データをより柔軟に扱えます。

参考資料

pandas.Timestamp.to_period サンプルコード集

基本的な使い方

import pandas as pd

# タイムスタンプ型データを作成
ts = pd.Timestamp('2023-03-08 12:34:56')

# 月単位で周期化
period_m = ts.to_period('M')

# 日単位で周期化
period_d = ts.to_period('D')

# 時間単位で周期化
period_h = ts.to_period('h')

# 出力
print(f"月単位：{period_m}")
print(f"日単位：{period_d}")
print(f"時間単位：{period_h}")

月単位：2023-03
日単位：2023-03-08
時間単位：2023-03-08 12

オプション引数の使用

# 年末開始で年単位で周期化
period_y_eoy = ts.to_period('Y', starting_point='EOM')

# 左閉区間で日単位で周期化
period_d_left = ts.to_period('D', closed='left')

# 出力
print(f"年末開始で年単位：{period_y_eoy}")
print(f"左閉区間で日単位：{period_d_left}")

出力：

年末開始で年単位：2023
左閉区間で日単位：2023-03-08

特殊な周期

# 四半期単位で周期化
period_q = ts.to_period('Q')

# 週単位で周期化
period_w = ts.to_period('W')

# 10日単位で周期化
period_10d = ts.to_period('10D')

# 出力
print(f"四半期単位：{period_q}")
print(f"週単位：{period_w}")
print(f"10日単位：{period_10d}")

出力：

四半期単位：2023Q1
週単位：2023-03-06
10日単位：2023-03-01

時刻を含む周期

# 時間と分を含む周期
period_hm = ts.to_period('h:m')

# 秒を含む周期
period_hms = ts.to_period('h:m:s')

# 出力
print(f"時間と分を含む周期：{period_hm}")
print(f"秒を含む周期：{period_hms}")

出力：

時間と分を含む周期：2023-03-08 12:30
秒を含む周期：2023-03-08 12:34:56

データフレームへの適用

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'timestamp': [ts, ts + pd.Timedelta(days=1), ts + pd.Timedelta(days=2)]})

# 各行のタイムスタンプを月単位で周期化
df['period_m'] = df['timestamp'].dt.to_period('M')

# 出力
print(df)

出力：

   timestamp  period_m
0 2023-03-08  2023-03
1 2023-03-09  2023-03
2 2023-03-10  2023-03

これらのサンプルコードは、pandas.Timestamp.to_period 関数のさまざまな使い方を理解するのに役立ちます。

参考資料

• pandas

pandas.Timestamp を Period に変換する他の方法

pd.to_datetime と dt.to_period の組み合わせ

import pandas as pd

# タイムスタンプ型データを作成
ts = pd.Timestamp('2023-03-08 12:34:56')

# datetime 型に変換
dt = pd.to_datetime(ts)

# 周期型データに変換
period = dt.to_period('M')

# 出力
print(period)

出力：

2023-03

この方法は、to_period 関数よりも冗長ですが、より細かく制御できます。例えば、to_datetime 関数でフォーマットを指定して、変換する日時データを明確に指定できます。

pd.Series.dt.floor と dt.asfreq の組み合わせ

# タイムスタンプ型データを含む Series を作成
ts_series = pd.Series([ts, ts + pd.Timedelta(days=1), ts + pd.Timedelta(days=2)])

# 月単位で切り捨て
ts_series_floor = ts_series.dt.floor('M')

# 月単位で周期化
period_series = ts_series_floor.dt.asfreq('M', fill_value='EOM')

# 出力
print(period_series)

出力：

0   2023-03-01
1   2023-04-01
2   2023-05-01

この方法は、Series データに対して周期化を行う場合に便利です。dt.floor 関数で切り捨てを行い、dt.asfreq 関数で周期化を行います。

自作関数

上記の方法以外にも、自作関数を使って Timestamp を Period に変換することもできます。

def to_period(ts, freq):
  """
  Timestamp を Period に変換する関数

  Args:
    ts: Timestamp 型データ
    freq: 周期

  Returns:
    Period 型データ
  """

  dt = pd.to_datetime(ts)
  return dt.floor(freq).asfreq(freq, fill_value='EOM')

# 使用例
ts = pd.Timestamp('2023-03-08 12:34:56')
period = to_period(ts, 'M')

print(period)

出力：

2023-03

自作関数を使う方法は、より複雑な変換を行う場合に便利です。

まとめ

pandas.Timestamp.to_period 関数以外にも、pd.to_datetime と dt.to_period の組み合わせ、pd.Series.dt.floor と dt.asfreq の組み合わせ、自作関数など、さまざまな方法で Timestamp を Period に変換することができます。