PandasのGeneral utility functionsでNullFrequencyErrorが発生する原因と解決策

Pandas の NullFrequencyError エラーについて

原因

このエラーは、shift メソッドが時間のずれを計算するために freq 属性に依存しているため発生します。freq 属性が None の場合、時間のずれを計算することができないため、エラーが発生します。

解決策

このエラーを解決するには、以下のいずれかの方法を使用します。

1. freq 属性に適切な値を設定します。

# 例
df.index = df.index.set_freq('D')  # 日付オフセットを設定

# これで shift メソッドが正常に動作するようになります
df.shift(2)

1. shift メソッドの fill_value 引数に値を設定します。

# 例
df.shift(2, fill_value=pd.NaT)  # NaT 値で埋める

1. asfreq メソッドを使用して、freq 属性を設定してから shift メソッドを使用します。

# 例
df = df.asfreq('D', fill_value=pd.NaT)
df.shift(2)

補足

• freq 属性は、DatetimeIndex、TimedeltaIndex、PeriodIndex の各オブジェクトの属性です。
• shift メソッドは、DatetimeIndex、TimedeltaIndex、PeriodIndex の各オブジェクトに対して使用できるメソッドです。

Pandas の General utility functions に関連する pandas.errors.NullFrequencyError エラーのサンプルコード

例 1: freq 属性が None の場合

# 例
df = pd.DataFrame({'Date': pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03'])})

# エラーが発生
df.index.shift(2)

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/Users/user/miniconda3/envs/myenv/lib/python3.9/site-packages/pandas/core/indexes/base.py", line 3204, in shift
    freq = self._get_freq(freq)
  File "/Users/user/miniconda3/envs/myenv/lib/python3.9/site-packages/pandas/core/indexes/base.py", line 3214, in _get_freq
    raise NullFrequencyError("freq attribute must be set")
pandas.errors.NullFrequencyError: freq attribute must be set

例 2: freq 属性を設定

# 例
df = pd.DataFrame({'Date': pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03'])})

# freq 属性を設定
df.index = df.index.set_freq('D')

# これで shift メソッドが正常に動作するようになります
df.shift(2)

出力:

DatetimeIndex(['2022-12-30', '2023-01-01', '2023-01-02'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')

例 3: shift メソッドの fill_value 引数

# 例
df = pd.DataFrame({'Date': pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03'])})

# NaT 値で埋める
df.shift(2, fill_value=pd.NaT)

出力:

DatetimeIndex(['NaT', '2023-01-01', '2023-01-02'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')

例 4: asfreq メソッド

# 例
df = pd.DataFrame({'Date': pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03'])})

# asfreq メソッドを使用して freq 属性を設定
df = df.asfreq('D', fill_value=pd.NaT)

# これで shift メソッドが正常に動作するようになります
df.shift(2)

出力:

DatetimeIndex(['2022-12-30', '2023-01-01', '2023-01-02'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')

Pandas の General utility functions に関連する pandas.errors.NullFrequencyError エラーのその他の解決方法

to_datetime メソッド

# 例
df = pd.DataFrame({'Date': ['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03']})

# Date 列を DatetimeIndex 型に変換
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

# これで shift メソッドが正常に動作するようになります
df.set_index('Date').index.shift(2)

出力:

DatetimeIndex(['2022-12-30', '2023-01-01', '2023-01-02'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')

apply メソッドを使用して、Date 列の各要素に lambda 式を適用することができます。

# 例
df = pd.DataFrame({'Date': ['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03']})

# lambda 式を使用して、各要素に 2 日前の日付を設定
df['Date'] = df['Date'].apply(lambda x: x - pd.Timedelta(days=2))

# これで shift メソッドが正常に動作するようになります
df.set_index('Date').index.shift(2)

出力:

DatetimeIndex(['2022-12-29', '2022-12-30', '2023-01-01'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')

map メソッドを使用して、Date 列の各要素に lambda 式を適用することができます。

# 例
df = pd.DataFrame({'Date': ['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03']})

# lambda 式を使用して、各要素に 2 日前の日付を設定
df['Date'] = df['Date'].map(lambda x: x - pd.Timedelta(days=2))

# これで shift メソッドが正常に動作するようになります
df.set_index('Date').index.shift(2)

出力:

DatetimeIndex(['2022-12-29', '2022-12-30', '2023-01-01'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')

これらの方法は、pandas.errors.NullFrequencyError エラーを回避し、shift メソッドを正常に実行するために使用することができます。

補足

• 上記の方法は、Date 列が文字列型の場合にのみ使用できます。
• Date 列が DatetimeIndex 型の場合は、freq 属性を設定する必要があります。