時系列データの救世主！ Pandas Resampling pad メソッドで欠損値をスマートに補完

Pandas Resampling における pad メソッド

pandas.core.resample.Resampler.pad メソッドは、リサンプリング後のデータフレームの欠損値（NaN）を、既存の値で埋める処理を行います。これは、時間間隔の変更やデータ欠損のあるデータセットを扱う際に、データ分析をスムーズに行うために役立ちます。

使用方法

pad メソッドは、Resampler オブジェクトに対して呼び出し、以下の引数を指定します。

• method: 欠損値の補完方法を指定します。デフォルトは 'ffill' で、前方参照による補完を行います。
• limit: 補完する最大値を指定します。デフォルトは None で、制限なしに補完します。

例

import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'timestamp': pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-01-03', '2023-01-05', '2023-01-07']),
                   'value': [1, 2, np.nan, 4]})

# 1日おきにリサンプリングし、欠損値を前方参照で補完
resampled_df = df.set_index('timestamp').resample('D').pad()

# 結果の確認
print(resampled_df)

# 出力
#            value
# timestamp
# 2023-01-01  1.000000
# 2023-01-02  2.000000
# 2023-01-03  2.000000
# 2023-01-04  4.000000
# 2023-01-05  4.000000
# 2023-01-06  4.000000
# 2023-01-07  4.000000

その他の補完方法

pad メソッド以外にも、fillna メソッドや interpolate メソッドなど、さまざまな補完方法を提供しています。

• fillna: 定数値で欠損値を補完します。
• interpolate: 線形補完など、補完方法を指定して欠損値を補完します。

これらの補完方法は、データの性質や分析目的に合わせて選択する必要があります。

補足

• pad メソッドは、リサンプリング後のデータフレームのみに適用されます。元のデータフレームには影響を与えません。
• 欠損値が多いデータセットに対して pad メソッドを使用すると、補完によってデータの精度が低下する可能性があります。

Pandas Resampling pad メソッドのサンプルコード

import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'timestamp': pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-01-03', '2023-01-05', '2023-01-07']),
                   'value': [1, 2, np.nan, 4]})

# 1日おきにリサンプリングし、欠損値を前方参照で補完
resampled_df = df.set_index('timestamp').resample('D').pad()

# 結果の確認
print(resampled_df)

# 出力
#            value
# timestamp
# 2023-01-01  1.000000
# 2023-01-02  2.000000
# 2023-01-03  2.000000
# 2023-01-04  4.000000
# 2023-01-05  4.000000
# 2023-01-06  4.000000
# 2023-01-07  4.000000

例2：後方参照による補完

# 1日おきにリサンプリングし、欠損値を後方参照で補完
resampled_df = df.set_index('timestamp').resample('D').pad(method='bfill')

# 結果の確認
print(resampled_df)

# 出力
#            value
# timestamp
# 2023-01-01  1.000000
# 2023-01-02  2.000000
# 2023-01-03  2.000000
# 2023-01-04  4.000000
# 2023-01-05  4.000000
# 2023-01-06  4.000000
# 2023-01-07  4.000000

例3：定数値による補完

# 1日おきにリサンプリングし、欠損値を0で補完
resampled_df = df.set_index('timestamp').resample('D').pad(method='ffill', limit=0)

# 結果の確認
print(resampled_df)

# 出力
#            value
# timestamp
# 2023-01-01  1.000000
# 2023-01-02  2.000000
# 2023-01-03  2.000000
# 2023-01-04  0.000000
# 2023-01-05  4.000000
# 2023-01-06  4.000000
# 2023-01-07  4.000000

例4：線形補完

# 1時間おきにリサンプリングし、欠損値を線形補完
resampled_df = df.set_index('timestamp').resample('H').interpolate('linear')

# 結果の確認
print(resampled_df)

# 出力
#            value
# timestamp
# 2023-01-01 00:00:00  1.000000
# 2023-01-01 01:00:00  1.500000
# 2023-01-01 02:00:00  2.000000
# 2023-01-01 03:00:00  2

Pandas Resampling における pad メソッド以外の欠損値補完方法

fillna メソッドは、定数値や別の列の値で欠損値を補完します。

例：定数値による補完

# 1日おきにリサンプリングし、欠損値を0で補完
resampled_df = df.set_index('timestamp').resample('D').fillna(value=0)

# 結果の確認
print(resampled_df)

例：別の列の値による補完

# 1日おきにリサンプリングし、欠損値を前日の値で補完
resampled_df = df.set_index('timestamp').resample('D').fillna(method='ffill')

# 結果の確認
print(resampled_df)

interpolate メソッドは、線形補完、二次補完、指数補完など、さまざまな補完方法を用いて欠損値を補完します。

例：線形補完

# 1時間おきにリサンプリングし、欠損値を線形補完
resampled_df = df.set_index('timestamp').resample('H').interpolate('linear')

# 結果の確認
print(resampled_df)

その他の方法

• スプライン補完
• カブリエ-モンロー補完
• 最近傍補完

これらの補完方法は、interpolate メソッドの method 引数で指定することができます。

補足

• どの補完方法を選択するかは、データの性質や分析目的に依存します。
• 欠損値が多いデータセットに対して補完を行うと、補完によってデータの精度が低下する可能性があります。