時系列データの分析に役立つ！Pandas Resampler.minのサンプルコード集

Pandas Resamplingにおけるpandas.core.resample.Resampler.minの解説

pandas.core.resample.Resampler.minは、時系列データの集計関数の一つで、指定された期間における最小値を計算します。これは、データのトレンドや変動性を分析する際に役立ちます。

使い方

Resampler.minは、Resamplerオブジェクトに対して呼び出すことができます。Resamplerオブジェクトは、pandas.DataFrameやpandas.Seriesのresample()メソッドによって生成されます。

# データフレームの読み込み
df = pd.read_csv("data.csv", index_col="Date")

# 1時間ごとに最小値を計算
resampled_df = df.resample('1H').min()

# 結果の確認
print(resampled_df)

出力例

Date       Open  High   Low  Close  Volume
2023-01-01 00:00  100.0  101.0  99.0  100.0   100
2023-01-01 01:00  100.5  101.5  99.5  100.5   105
2023-01-01 02:00  101.0  102.0  100.0  101.0   110
...

引数

Resampler.minは以下の引数を受け取ります。

• fill_value: 欠損値を埋めるための値。デフォルトはNaNです。

オプション

Resampler.minは以下のオプションを受け取ります。

• how: 集計方法を指定します。デフォルトは'min'です。
• on: 集計対象のカラムを指定します。デフォルトはデータフレームのすべてのカラムです。

例

# 欠損値を0で埋める
resampled_df = df.resample('1H').min(fill_value=0)

# 特定のカラムの最小値を計算
resampled_df = df.resample('1H').min(on="Close")

注意事項

• Resampler.minは、データフレームのすべてのカラムに対して適用されます。特定のカラムのみを集計したい場合は、onオプションを使用する必要があります。
• 欠損値が存在する場合は、fill_valueオプションを使用して埋めることをお勧めします。

pandas.core.resample.Resampler.minは、時系列データの最小値を計算するための便利な関数です。この関数を使って、データのトレンドや変動性を分析することができます。

Pandas Resamplingにおけるpandas.core.resample.Resampler.minのサンプルコード

データの読み込み

# データフレームの読み込み
df = pd.read_csv("data.csv", index_col="Date")

1時間ごとの最小値を計算

# 1時間ごとに最小値を計算
resampled_df = df.resample('1H').min()

# 結果の確認
print(resampled_df)

欠損値を0で埋める

# 欠損値を0で埋める
resampled_df = df.resample('1H').min(fill_value=0)

# 結果の確認
print(resampled_df)

特定のカラムの最小値を計算

# 特定のカラムの最小値を計算
resampled_df = df.resample('1H').min(on="Close")

# 結果の確認
print(resampled_df)

1日ごとの最小値と最大値を計算

# 1日ごとの最小値と最大値を計算
resampled_df = df.resample('1D').agg({'Close': ['min', 'max']})

# 結果の確認
print(resampled_df)

1週間ごとの最小値、最大値、平均値を計算

# 1週間ごとの最小値、最大値、平均値を計算
resampled_df = df.resample('1W').agg({'Close': ['min', 'max', 'mean']})

# 結果の確認
print(resampled_df)

月ごとの最小値、最大値、平均値、標準偏差を計算

# 月ごとの最小値、最大値、平均値、標準偏差を計算
resampled_df = df.resample('M').agg({'Close': ['min', 'max', 'mean', 'std']})

# 結果の確認
print(resampled_df)

• Resamplerオブジェクトは、fillna()やinterpolate()などのメソッドを使って、欠損値を処理することができます。
• Resamplerオブジェクトは、plot()メソッドを使って、時系列データをグラフ化することができます。

時系列データの最小値を計算する他の方法

forループ

# forループを使って最小値を計算

min_values = []

for i in range(len(df)):
  min_value = df.iloc[i:i+1].min()
  min_values.append(min_value)

# 結果の確認
print(min_values)

NumPy

# NumPyを使って最小値を計算

min_values = np.min(df.to_numpy(), axis=1)

# 結果の確認
print(min_values)

statsmodels

# statsmodelsを使って最小値を計算

from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX

model = SARIMAX(df, order=(1, 1, 1))
results = model.fit()

min_values = results.resid.min()

# 結果の確認
print(min_values)

これらの方法は、それぞれメリットとデメリットがあります。

• forループ: 最もシンプルですが、処理速度が遅くなります。
• NumPy: 処理速度が速くなりますが、コードが複雑になります。
• statsmodels: 統計モジュールを使って最小値を計算することができますが、コードが複雑になります。

どの方法を使うかは、データ量や処理速度などの条件によって異なります。

• 時系列データの分析には、pandas以外にもstatsmodelsやprophetなどのライブラリがあります。
• 時系列データの分析には、統計学の知識が必要となります。