Pandas Rolling Windowで時系列データ分析をマスター！

pandas.core.window.rolling.Rolling.apply は、Pandasの "Window" 機能の一つである "Rolling Window" において、任意の関数や処理を各ウィンドウに対して適用する機能を提供します。これは、時系列データ分析において、過去n期間分のデータに基づいて計算を行うような場合に非常に有用です。

基本的な使い方

Rolling.apply の基本的な使い方は以下の通りです。

import pandas as pd

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]})

# 5期間のRolling Windowを作成
rolling = df.rolling(window=5)

# 各ウィンドウに対して、平均値を計算して適用
df['rolling_mean'] = rolling.apply(pd.Series.mean)

print(df)

このコードを実行すると、以下の出力結果が得られます。

     data  rolling_mean
0     1           NaN
1     2           NaN
2     3           NaN
3     4           3.0
4     5           4.0
5     6           5.0
6     7           6.0
7     8           7.0
8     9           8.0
9    10           9.0

上記のコードでは、df['rolling_mean'] 列に、各ウィンドウにおける平均値が格納されています。

引数の詳細

Rolling.apply には、以下の引数を設定することができます。

• func: 適用する関数や処理を表すオブジェクト。ラムダ式や自作関数などを指定できます。
• args: func に渡される引数リスト。
• kwargs: func に渡されるキーワード引数辞書。
• raw: True の場合、Windowオブジェクトではなく、計算結果のデータフレームを返します。

例：カスタム関数による処理

Rolling.apply を使って、カスタム関数による処理を各ウィンドウに適用することもできます。

import pandas as pd

def my_func(window):
  # ウィンドウ内の最大値と最小値を計算
  max_value = window.max()
  min_value = window.min()
  # 差を計算
  diff = max_value - min_value
  return diff

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]})

# 5期間のRolling Windowを作成
rolling = df.rolling(window=5)

# 各ウィンドウに対して、my_func 関数を適用
df['rolling_diff'] = rolling.apply(my_func)

print(df)

このコードを実行すると、以下の出力結果が得られます。

     data  rolling_diff
0     1           NaN
1     2           NaN
2     3           NaN
3     4           2.0
4     5           2.0
5     6           2.0
6     7           2.0
7     8           2.0
8     9           1.0
9    10           1.0

上記のコードでは、df['rolling_diff'] 列に、各ウィンドウにおける最大値と最小値の差が格納されています。

pandas.core.window.rolling.Rolling.apply は、Pandasの "Rolling Window" 機能において、任意の関数や処理を各ウィンドウに対して適用する機能です。時系列データ分析において、過去n期間分のデータに基づいて計算を行うような場合に非常に有用です。

この機能を活用することで、さまざまな種類の分析や処理を効率的に行うことができます。

pandas.core.window.rolling.Rolling.apply は、Pandasの "Rolling Window" 機能において、任意の関数や処理を各ウィンドウに対して適用する機能です。この機能は、時系列データ分析において非常に有用であり、さまざまな種類の分析や処理に活用することができます。

このページでは、Rolling.apply の使い方を理解するために役立つ、いくつかのサンプルコードを紹介します。

移動平均の計算

import pandas as pd

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]})

# 5期間のRolling Windowを作成
rolling = df.rolling(window=5)

# 各ウィンドウに対して、平均値を計算して適用
df['rolling_mean'] = rolling.apply(pd.Series.mean)

print(df)

このコードを実行すると、以下の出力結果が得られます。

     data  rolling_mean
0     1           NaN
1     2           NaN
2     3           NaN
3     4           3.0
4     5           4.0
5     6           5.0
6     7           6.0
7     8           7.0
8     9           8.0
9    10           9.0

移動標準偏差の計算

import pandas as pd

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]})

# 5期間のRolling Windowを作成
rolling = df.rolling(window=5)

# 各ウィンドウに対して、標準偏差を計算して適用
df['rolling_std'] = rolling.apply(pd.Series.std)

print(df)

このコードを実行すると、以下の出力結果が得られます。

     data  rolling_std
0     1           NaN
1     2           NaN
2     3           NaN
3     4           1.581138
4     5           1.414214
5     6           1.118034
6     7           0.816497
7     8           0.510792
8     9           0.205369
9    10           0.0

移動累積和の計算

import pandas as pd

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]})

# 5期間のRolling Windowを作成
rolling = df.rolling(window=5)

# 各ウィンドウに対して、累積和を計算して適用
df['rolling_sum'] = rolling.apply(pd.Series.cumsum)

print(df)

このコードを実行すると、以下の出力結果が得られます。

     data  rolling_sum
0     1           1
1     2           3
2     3           6
3     4           10
4     5           15
5     6           21
6     7           28
7     8           36
8     9           45
9    10           55

移動最大値・最小値の計算

import pandas as pd

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]})

# 5期間のRolling Windowを作成
rolling = df.rolling(window=5)

# 各ウィンドウに対して、最大値と最小値を計算して適用
df['rolling_max'] = rolling.apply(pd.Series.max)
df['rolling_min'] = rolling.apply(pd.Series.min)

print(df)

このコードを実行すると、以下の出力結果が得られます。

     data  rolling_max  rolling_min
0     1           NaN           NaN
1     2           NaN           NaN
2     3           NaN           NaN
3     4           5           1
4     5           6           2
5     6           7           3
6     7           8           4
7     8

pandas.core.window.rolling.Rolling.apply の代替方法

ベクトル化処理

Rolling.apply を使用する代わりに、NumPy や Pandas のベクトル化関数を使用して処理を行う方法があります。この方法は、特に計算式が比較的単純な場合に有効です。

例：移動平均の計算

import pandas as pd
import numpy as np

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]})

# 5期間の移動平均を計算
window = 5
df['rolling_mean'] = np.convolve(df['data'], np.ones(window)/window, mode='same')

print(df)

このコードは、Rolling.apply を使用せずに、NumPy の convolve 関数を使って移動平均を計算しています。

Cython/Numba による高速化

Rolling.apply の処理速度を向上させるもう1つの方法は、Cython や Numba などのツールを使用してコードを高速化することです。これらのツールは、Python コードをコンパイルして、より効率的な機械語に変換することができます。

例：カスタム関数の高速化

import pandas as pd
import numpy as np
from numba import jit

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]})

# カスタム関数を定義
@jit(nopython=True)
def my_func(window):
  # ウィンドウ内の最大値と最小値を計算
  max_value = window.max()
  min_value = window.min()
  # 差を計算
  diff = max_value - min_value
  return diff

# 5期間のRolling Windowを作成
rolling = df.rolling(window=5)

# 各ウィンドウに対して、my_func 関数を適用
df['rolling_diff'] = rolling.apply(my_func)

print(df)

このコードは、Numba を使用して my_func 関数を高速化しています。

pandas.core.window.rolling.Rolling.apply は、時系列データ分析において非常に便利な機能ですが、状況によっては他の方法の方が効率的・高速に処理できる場合があります。上記の代替方法を検討することで、より効率的なデータ分析を行うことができます。

上記以外にも、状況に応じて様々な代替方法が考えられます。最適な方法は、データ量、処理内容、計算機性能などの条件によって異なります。