Pandas Data Offsets と Tick.kwds で時間操作をマスターする

Pandas Data Offsets と Tick.kwds の詳細解説

Tick は、Data Offsets の一種で、マイクロ秒単位の時間間隔を表します。Tick オブジェクトは、pandas.tseries.offsets.Tick クラスを使用して生成されます。

Tick.kwds は、Tick オブジェクトを生成する際に使用できるオプション引数の辞書です。この辞書には、以下のキーを指定できます。

• days: 日数
• hours: 時間
• minutes: 分
• seconds: 秒
• milliseconds: ミリ秒
• microseconds: マイクロ秒

これらのキーは、それぞれ時間間隔に加算されます。例えば、days=1 と指定すると、1 日間隔の Tick オブジェクトが生成されます。

Tick.kwds の詳細

days, hours, minutes, seconds, milliseconds, microseconds の各キーは、それぞれ以下の値を指定できます。

• 整数: 時間間隔に加算される値
• None: 時間間隔に影響を与えない

例えば、days=1, hours=12 と指定すると、1 日と 12 時間間隔の Tick オブジェクトが生成されます。

例:

from pandas.tseries.offsets import Tick

# 1 日間隔の Tick オブジェクト
tick_1day = Tick(days=1)

# 12 時間間隔の Tick オブジェクト
tick_12hours = Tick(hours=12)

# 1 日と 12 時間間隔の Tick オブジェクト
tick_1day_12hours = Tick(days=1, hours=12)

# マイクロ秒単位の時間間隔
tick_microseconds = Tick(microseconds=1000)

Tick.kwds は、様々な時間間隔の Tick オブジェクトを生成するために使用できます。以下は、Tick.kwds の応用例です。

• 毎日の午前 9 時に実行するジョブをスケジュールする

from datetime import datetime
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler

scheduler = BackgroundScheduler()

# 毎日の午前 9 時に実行するジョブ
def job_function():
    # ここに実行したい処理を記述

# 午前 9 時に実行されるようにスケジュール
scheduler.add_job(job_function, trigger='cron', hour=9, minute=0)

scheduler.start()

• 1 時間ごとにデータを集計する

import pandas as pd

# データの読み込み
df = pd.read_csv('data.csv')

# 1 時間ごとにデータを集計
df = df.resample('1H').mean()

• 1 分ごとに株価の変動を分析する

import pandas as pd

# 株価データの読み込み
df = pd.read_csv('stock_prices.csv')

# 1 分ごとに株価の変動を分析
df['change'] = df['price'].diff()

# 変動が大きい行を抽出
df = df[df['change'].abs() > 0.5]

pandas.tseries.offsets.Tick.kwds は、時間間隔を柔軟に設定できる便利な機能です。この機能を活用することで、様々な時間分析を行うことができます。

Pandas Data Offsets と Tick.kwds のサンプルコード

毎日の午前 9 時に実行するジョブをスケジュールする

from datetime import datetime
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler

scheduler = BackgroundScheduler()

# 毎日の午前 9 時に実行するジョブ
def job_function():
    # ここに実行したい処理を記述

# 午前 9 時に実行されるようにスケジュール
scheduler.add_job(job_function, trigger='cron', hour=9, minute=0)

scheduler.start()

• apscheduler ライブラリを使用して、ジョブをスケジュールしています。
• job_function は、ジョブが実行された時に呼び出される関数です。
• trigger='cron' は、ジョブを実行するタイミングを Cron 式で指定します。
• hour=9, minute=0 は、毎日午前 9 時にジョブを実行することを指定します。

1 時間ごとにデータを集計する

import pandas as pd

# データの読み込み
df = pd.read_csv('data.csv')

# 1 時間ごとにデータを集計
df = df.resample('1H').mean()

解説:

• resample() メソッドを使用して、時間間隔ごとにデータを集計しています。
• '1H' は、1 時間間隔で集計することを指定します。
• mean() は、集計方法として平均値を指定します。

1 分ごとに株価の変動を分析する

import pandas as pd

# 株価データの読み込み
df = pd.read_csv('stock_prices.csv')

# 1 分ごとに株価の変動を分析
df['change'] = df['price'].diff()

# 変動が大きい行を抽出
df = df[df['change'].abs() > 0.5]

解説:

• diff() メソッドを使用して、前後の値との差分を計算しています。
• abs() メソッドを使用して、絶対値を取得しています。
• 0.5 は、変動の閾値を指定します。

Tick オブジェクトを使用して、特定の時間間隔を表す

from pandas.tseries.offsets import Tick

# 1 日間隔の Tick オブジェクト
tick_1day = Tick(days=1)

# 12 時間間隔の Tick オブジェクト
tick_12hours = Tick(hours=12)

# 1 日と 12 時間間隔の Tick オブジェクト
tick_1day_12hours = Tick(days=1, hours=12)

# マイクロ秒単位の時間間隔
tick_microseconds = Tick(microseconds=1000)

解説:

• Tick クラスを使用して、特定の時間間隔を表す Tick オブジェクトを生成しています。
• days, hours, minutes, seconds, milliseconds, microseconds の各引数を使用して、時間間隔を指定できます。

Tick オブジェクトを使用して、日付を操作する

from pandas.tseries.offsets import Tick

# 現在の日付
today = pd.to_datetime('2023-03-08')

# 1 日間隔の Tick オブジェクト
tick_1day = Tick(days=1)

# 1 日後の日付
tomorrow = today + tick_1day

# 12 時間間隔の Tick オブジェクト
tick_12hours = Tick(hours=12)

# 12 時間後の日付
later_today = today + tick_12hours

解説:

• Tick オブジェクトを使用して、日付を加算したり減算したりすることができます。
• + 演算子を使用して、Tick オブジェクトと日付を結合することができます。

Tick オブジェクトを使用して、時系列データを操作する

import pandas as pd

# 時系列データの読み込み
df = pd.read_csv('time_series_data.csv', index_col='date')

# 1 時間ごとにデータを集計
df = df.resample('1H').mean()

# 1 日間隔の Tick オブジェクト
tick_1day = Tick(days=1)

# 1 日前のデータを取得
df_yesterday = df.shift(tick_1day)

# 1 日後のデータを取得
df_tomorrow = df.shift(-tick_1day)

解説:

Pandas Data Offsets と Tick.kwds を使用するその他の方法

時間帯を指定する

from pandas.tseries.offsets import Tick

# 午前 9 時から午後 5 時までの Tick オブジェクト
tick_business_hours = Tick(hours=1, minutes=0, endtime='17:00')

• starttime と endtime 引数を使用して、時間帯を指定できます。

祝日を除外する

from pandas.tseries.offsets import Tick

# 祝日を除外した 1 日間隔の Tick オブジェクト
tick_1day_no_holidays = Tick(days=1, holidays='US')

解説:

• holidays 引数を使用して、祝日を指定できます。

複雑な時間間隔を表現する

from pandas.tseries.offsets import Tick

# 毎週月曜日から金曜日の午前 9 時から午後 5 時までの Tick オブジェクト
tick_business_week = Tick(days=1, hours=1, minutes=0, endtime='17:00', weekdays='Mon-Fri')

カスタムオフセットを作成する

from pandas.tseries.offsets import Tick, CustomBusinessDay

# 午前 9 時から午後 5 時までのカスタムオフセット
class MyCustomOffset(CustomBusinessDay):
    def __init__(self, starttime='09:00', endtime='17:00'):
        super().__init__(holidays='US')
        self.starttime = starttime
        self.endtime = endtime

# カスタムオフセットを使用して、1 日間隔の Tick オブジェクト
tick_1day_custom = Tick(days=1, offset=MyCustomOffset())

解説:

• CustomBusinessDay クラスを使用して、カスタムオフセットを作成できます。

Tick オブジェクトを文字列に変換する

from pandas.tseries.offsets import Tick

# 1 日間隔の Tick オブジェクト
tick_1day = Tick(days=1)

# 文字列に変換
str_tick_1day = str(tick_1day)

# 結果: '1D'

解説:

• str() 関数を使用して、Tick オブジェクトを文字列に変換できます。

pandas.tseries.offsets.Tick.kwds は、時間間隔を柔軟に設定できる便利な機能です。この機能を活用することで、様々な時間分析を行うことができます。