Pandas Resamplingの基本的な使い方

Pandas Resampling: pandas.core.resample.Resampler.aggregateの詳細解説

概要

pandas.core.resample.Resampler.aggregate は、以下の機能を提供します。

• リサンプリング: データを異なる時間間隔に変換します。例えば、1秒間隔のデータを1分間隔に変換したり、1日ごとのデータを1ヶ月ごとのデータに変換したりできます。
• 集計: リサンプリングされたデータに対して、統計量やその他の関数を適用します。例えば、平均値、標準偏差、最大値、最小値などを計算できます。
• グループ化: データをグループ化してから集計とリサンプリングを行うことができます。

使用例

単純なリサンプリング

import pandas as pd

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

# 1日ごとのデータを1ヶ月ごとのデータに変換
df_monthly = df.resample('M').mean()

# 結果の表示
print(df_monthly)

この例では、resample('M') によって1日ごとのデータを1ヶ月ごとのデータに変換し、mean() によって各月の平均値を計算しています。

集計とリサンプリング

# 1日ごとのデータの最大値と最小値を1ヶ月ごとに計算
df_monthly = df.resample('M').agg({'Close': ['max', 'min']})

# 結果の表示
print(df_monthly)

この例では、agg({'Close': ['max', 'min']}) によって、Close 列の最大値と最小値を1ヶ月ごとに計算しています。

グループ化と集計

# 国別に1日ごとのデータの平均値を計算
df_monthly = df.resample('M').groupby('Country').mean()

# 結果の表示
print(df_monthly)

この例では、groupby('Country') によって国別にグループ化し、mean() によって各国の1日ごとの平均値を計算しています。

引数

pandas.core.resample.Resampler.aggregate は、以下の引数を受け取ります。

• func: 集計関数。デフォルトは mean です。
• args: 集計関数の引数。
• kwargs: 集計関数のキーワード引数。
• fill_value: 欠損値を埋めるための値。デフォルトは None です。
• how: 集計方法。デフォルトは mean です。
• dropna: 欠損値を含む行を無視するかどうか。デフォルトは False です。

補足

• pandas.core.resample.Resampler には、aggregate 以外にも様々な関数があります。詳細は公式ドキュメントを参照してください。
• リサンプリングと集計は、時系列データ分析において非常に重要な操作です。pandas.core.resample.Resampler.aggregate を使いこなすことで、効率的にデータ分析を行うことができます。

その他の質問

pandas.core.resample.Resampler.aggregate に関する質問は、お気軽に聞いてください。

Pandas Resampling: サンプルコード集

単純なリサンプリング

import pandas as pd

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

# 1日ごとのデータを1時間ごとのデータに変換
df_hourly = df.resample('H').mean()

# 結果の表示
print(df_hourly)

# 1日ごとのデータを1ヶ月ごとのデータに変換
df_monthly = df.resample('M').mean()

# 結果の表示
print(df_monthly)

集計とリサンプリング

# 1日ごとのデータの最大値と最小値を1ヶ月ごとに計算
df_monthly = df.resample('M').agg({'Close': ['max', 'min']})

# 結果の表示
print(df_monthly)

# 1日ごとのデータの平均値と標準偏差を1時間ごとに計算
df_hourly = df.resample('H').agg({'Close': ['mean', 'std']})

# 結果の表示
print(df_hourly)

グループ化と集計

# 国別に1日ごとのデータの平均値を計算
df_monthly = df.resample('M').groupby('Country').mean()

# 結果の表示
print(df_monthly)

# 商品カテゴリー別に1時間ごとのデータの最大値を計算
df_hourly = df.resample('H').groupby('Category').agg({'Close': 'max'})

# 結果の表示
print(df_hourly)

その他

# 1日ごとのデータを1週間ごとにリサンプリングし、各週の最初の日のみにデータを残す
df_weekly = df.resample('W').asfreq('W-MON', fill_value=None)

# 結果の表示
print(df_weekly)

# 1日ごとのデータを1ヶ月ごとにリサンプリングし、欠損値を前値で補完
df_monthly = df.resample('M').fillna(method='ffill')

# 結果の表示
print(df_monthly)

リサンプリングと集計の組み合わせ

# 国別に1日ごとのデータの平均値と標準偏差を1ヶ月ごとに計算
df_monthly = df.resample('M').groupby('Country').agg({'Close': ['mean', 'std']})

# 結果の表示
print(df_monthly)

# 商品カテゴリー別に1時間ごとのデータの最大値と最小値を1週間ごとに計算
df_weekly = df.resample('W').groupby('Category').agg({'Close': ['max', 'min']})

# 結果の表示
print(df_weekly)

応用例

• 時系列データの可視化
• 異常検知
• トレンド分析
• 季節性の分析
• フォーキャスティング

Pandas Resampling: pandas.core.resample.Resampler.aggregate 以外の方法

手動でループ処理

def my_aggregate(df, rule, func):
    """
    手動でループ処理による集計とリサンプリング

    Args:
        df: データフレーム
        rule: リサンプリング規則
        func: 集計関数

    Returns:
        集計結果
    """

    results = []
    for t in df.index.unique():
        df_sub = df[df.index <= t]
        results.append(func(df_sub))

    return pd.DataFrame(results, index=pd.to_datetime(t))

# 1日ごとのデータの最大値と最小値を1ヶ月ごとに計算
df_monthly = my_aggregate(df, 'M', lambda df: df.agg({'Close': ['max', 'min']}))

# 結果の表示
print(df_monthly)

この方法は柔軟性がありますが、コード量が多くなり、複雑な処理を行う場合は難しくなります。

groupby と apply

# 国別に1日ごとのデータの平均値を1ヶ月ごとに計算
df_monthly = df.groupby('Country').apply(lambda df: df.resample('M').mean())

# 結果の表示
print(df_monthly)

# 商品カテゴリー別に1時間ごとのデータの最大値を1週間ごとに計算
df_weekly = df.groupby('Category').apply(lambda df: df.resample('W').agg({'Close': 'max'}))

# 結果の表示
print(df_weekly)

この方法は、グループ化と集計を別々に処理できるため、コードが分かりやすくなります。

これらのライブラリは、時系列データ分析のための豊富な機能を提供しています。

• データ量と処理速度:
  • データ量が少なく、処理速度が重要な場合は、pandas.core.resample.Resampler.aggregate を使用するのがおすすめです。
  • データ量が多い場合は、手動でループ処理や groupby と apply を使用すると、メモリ使用量を抑えることができます。
• 処理の複雑さ:
  • 処理が複雑な場合は、groupby と apply または他のライブラリを使用するのがおすすめです。
• コードの分かりやすさ:
  • コードの分かりやすさを重視する場合は、groupby と apply を使用するのがおすすめです。

まとめ

pandas.core.resample.Resampler.aggregate は、時系列データの集計とリサンプリングを行うための強力なツールですが、他にもいくつかの方法があります。データ量、処理速度、処理の複雑さ、コードの分かりやすさなどを考慮して、最適な方法を選択してください。