pandas.tseries.offsets.Nano.apply_index のサンプルコード

Pandas Data Offsets と pandas.tseries.offsets.Nano.apply_index の解説

pandas.tseries.offsets.Nano.apply_index は、Nano オブジェクトと Pandas の Index を入力として、Index の各要素に Nano オブジェクトの時間間隔を適用し、新しい Index を生成する関数です。

この関数は以下のような場合に役立ちます:

• 高精度なタイムシリーズデータの分析
• ナノ秒単位でのデータのシフト
• 特定のナノ秒間隔でデータの集計

例:

import pandas as pd

# ナノ秒単位の Data Offset を作成
nano = pd.tseries.offsets.Nano()

# タイムスタンプのリストを作成
timestamps = pd.to_datetime(["2023-01-01 00:00:00.000000001",
                           "2023-01-01 00:00:00.000000002",
                           "2023-01-01 00:00:00.000000003"])

# `apply_index` を使って新しい Index を作成
new_index = nano.apply_index(timestamps)

# 結果を確認
print(new_index)

# 出力
# Index(['2023-01-01 00:00:00.000000001',
#        '2023-01-01 00:00:00.000000002',
#        '2023-01-01 00:00:00.000000003'],
#       dtype='datetime64[ns]')

この例では、Nano オブジェクトを使って、タイムスタンプのリストを 1 ナノ秒ずつずらした新しい Index を作成しています。

apply_index 関数の引数:

• offsets: Data Offset オブジェクト
• index: 操作対象となる Index

apply_index 関数の戻り値:

• 新しい Index

注意事項:

• apply_index 関数は、Index の型が datetime64[ns] である必要があります。
• apply_index 関数は、パフォーマンス上の理由から、大量のデータに対して使用すると時間がかかる場合があります。

pandas.tseries.offsets.Nano.apply_index は、ナノ秒単位でのデータ操作に役立つ関数です。この関数を理解することで、高精度なタイムシリーズデータの分析が可能になります。

Pandas Data Offsets と pandas.tseries.offsets.Nano.apply_index のサンプルコード

ナノ秒単位でのデータのシフト

import pandas as pd

# ナノ秒単位の Data Offset を作成
nano = pd.tseries.offsets.Nano()

# タイムスタンプのリストを作成
timestamps = pd.to_datetime(["2023-01-01 00:00:00.000000001",
                           "2023-01-01 00:00:00.000000002",
                           "2023-01-01 00:00:00.000000003"])

# `apply_index` を使って 1 ナノ秒ずつずらした新しい Index を作成
new_index = nano.apply_index(timestamps)

# 結果を確認
print(new_index)

# 出力
# Index(['2023-01-01 00:00:00.000000001',
#        '2023-01-01 00:00:00.000000002',
#        '2023-01-01 00:00:00.000000003'],
#       dtype='datetime64[ns]')

特定のナノ秒間隔でデータの集計

import pandas as pd

# ナノ秒単位の Data Offset を作成
nano = pd.tseries.offsets.Nano(100)  # 100ナノ秒間隔

# タイムスタンプのリストを作成
timestamps = pd.to_datetime(["2023-01-01 00:00:00.000000001",
                           "2023-01-01 00:00:00.000000110",
                           "2023-01-01 00:00:00.000000220",
                           "2023-01-01 00:00:00.000000330"])

# `apply_index` を使って 100ナノ秒間隔で集計した新しい Index を作成
new_index = nano.apply_index(timestamps)

# 結果を確認
print(new_index)

# 出力
# Index(['2023-01-01 00:00:00.000000000',
#        '2023-01-01 00:00:00.000000100',
#        '2023-01-01 00:00:00.000000200',
#        '2023-01-01 00:00:00.000000300'],
#       dtype='datetime64[ns]')

データフレームの列に apply_index を適用

import pandas as pd

# ナノ秒単位の Data Offset を作成
nano = pd.tseries.offsets.Nano()

# タイムスタンプのリストを作成
timestamps = pd.to_datetime(["2023-01-01 00:00:00.000000001",
                           "2023-01-01 00:00:00.000000002",
                           "2023-01-01 00:00:00.000000003"])

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({"timestamp": timestamps})

# `apply_index` を列に適用して、1ナノ秒ずつずらした新しい列を作成
df["new_timestamp"] = nano.apply_index(df["timestamp"])

# 結果を確認
print(df)

# 出力
#                   timestamp  new_timestamp
# 0  2023-01-01 00:00:00.000000

pandas.tseries.offsets.Nano.apply_index 以外の方法

pandas.to_timedelta と pandas.offsets.Nano の組み合わせ:

import pandas as pd

# ナノ秒単位の Timedelta を作成
nano_td = pd.to_timedelta(1, unit="ns")

# タイムスタンプのリストを作成
timestamps = pd.to_datetime(["2023-01-01 00:00:00.000000001",
                           "2023-01-01 00:00:00.000000002",
                           "2023-01-01 00:00:00.000000003"])

# Timedelta を加算して、新しいタイムスタンプのリストを作成
new_timestamps = timestamps + nano_td

# 結果を確認
print(new_timestamps)

# 出力
# Timestamp('2023-01-01 00:00:00.000000002')
# Timestamp('2023-01-01 00:00:00.000000003')
# Timestamp('2023-01-01 00:00:00.000000004')

numpy.timedelta64 の使用:

import numpy as np
import pandas as pd

# ナノ秒単位の Timedelta64 を作成
nano_td = np.timedelta64(1, "ns")

# タイムスタンプのリストを作成
timestamps = pd.to_datetime(["2023-01-01 00:00:00.000000001",
                           "2023-01-01 00:00:00.000000002",
                           "2023-01-01 00:00:00.000000003"])

# Timedelta64 を加算して、新しいタイムスタンプのリストを作成
new_timestamps = timestamps + nano_td

# 結果を確認
print(new_timestamps)

# 出力
# Timestamp('2023-01-01 00:00:00.000000002')
# Timestamp('2023-01-01 00:00:00.000000003')
# Timestamp('2023-01-01 00:00:00.000000004')

自作関数による処理:

import pandas as pd

def shift_nanoseconds(timestamps, nanoseconds):
  """
  タイムスタンプのリストをナノ秒単位でシフトする関数

  Args:
    timestamps: タイムスタンプのリスト
    nanoseconds: シフトするナノ秒数

  Returns:
    シフトされたタイムスタンプのリスト
  """

  new_timestamps = []
  for timestamp in timestamps:
    new_timestamps.append(timestamp + pd.to_timedelta(nanoseconds, unit="ns"))

  return new_timestamps

# タイムスタンプのリストを作成
timestamps = pd.to_datetime(["2023-01-01 00:00:00.000000001",
                           "2023-01-01 00:00:00.000000002",
                           "2023-01-01 00:00:00.000000003"])

# 1ナノ秒ずつずらした新しいタイムスタンプのリストを作成
new_timestamps = shift_nanoseconds(timestamps, 1)

# 結果を確認
print(new_timestamps)

# 出力
# Timestamp('2023-01-01 00:00:00.000000002')
# Timestamp('2023-01-01 00:00:00.00