Pandas DataFrame の asfreq メソッド:日次から月次へ、月次から年次へ、自在なデータ変換
pandas.DataFrame.asfreq
メソッドは、時系列データの周波数を変更するために使用されます。指定された周波数にデータフレームを再インデックスし、必要に応じて欠損値を埋めます。
引数
freq
: 目標とする周波数。DateOffset
オブジェクトまたは文字列で指定できます。fill_value
: 欠損値を埋めるための値。デフォルトはNaN
です。method
: 欠損値の補完方法。以下のいずれかを選択できます。ffill
: 前の有効な値を前方へ伝搬します。
normalize
: True の場合、出力インデックスを午前0時にリセットします。
例
以下の例では、DataFrame
の周波数を日次から月次に変更します。
import pandas as pd
# データの作成
df = pd.DataFrame({'Date': pd.date_range('2023-01-01', '2023-12-31'), 'Value': np.random.randn(365)})
# 月次データへの変換
df_monthly = df.asfreq('M', fill_value=0)
# 出力
print(df_monthly.head())
# Date Value
# 0 2023-01-31 -0.301559
# 1 2023-02-28 0.281412
# 2 2023-03-31 0.535111
# 3 2023-04-30 0.139022
# 4 2023-05-31 0.242343
詳細
asfreq
メソッドは、resample
メソッドと似ていますが、resample
メソッドはデータの集計も行うことができます。asfreq
メソッドは、欠損値の補完方法を指定することができます。asfreq
メソッドは、出力インデックスを午前0時にリセットすることができます。
補足
asfreq
メソッドは、時系列データの分析に役立ちます。asfreq
メソッドを使用して、異なる周波数のデータセットを比較することができます。asfreq
メソッドを使用して、欠損値を補完することができます。
Pandas DataFrame の asfreq メソッド サンプルコード
import pandas as pd
# データの作成
df = pd.DataFrame({'Date': pd.date_range('2023-01-01', '2023-12-31'), 'Value': np.random.randn(365)})
# 月次データへの変換
df_monthly = df.asfreq('M', fill_value=0)
# 出力
print(df_monthly.head())
欠損値の補完方法
# 前の有効な値を前方へ伝搬
df_monthly_ffill = df.asfreq('M', fill_value=0, method='ffill')
# 次の有効な値を後方へ伝搬
df_monthly_bfill = df.asfreq('M', fill_value=0, method='bfill')
出力インデックスのリセット
# 出力インデックスを午前0時にリセット
df_monthly_reset = df.asfreq('M', fill_value=0, normalize=True)
時系列データの比較
# 異なる周波数のデータセット
df_hourly = df.resample('H').mean()
df_monthly = df.resample('M').mean()
# 比較
df_compared = pd.concat([df_hourly, df_monthly], axis=1)
欠損値の補完と比較
# 欠損値を補完
df_hourly_ffill = df_hourly.asfreq('H', fill_value=0, method='ffill')
df_monthly_bfill = df_monthly.asfreq('M', fill_value=0, method='bfill')
# 比較
df_compared_filled = pd.concat([df_hourly_ffill, df_monthly_bfill], axis=1)
Pandas DataFrame の asfreq メソッドの代替方法
resample
メソッドは、データの集計とリサンプリングを行うことができます。asfreq
メソッドと同様に、fill_value
や method
などの引数を指定することができます。
df_monthly_resample = df.resample('M').mean()
upsample
メソッドは、データの周波数を増加させるために使用されます。asfreq
メソッドと異なり、欠損値を補完することはできません。
df_hourly_upsample = df.resample('H').fillna(method='ffill')
downsample
メソッドは、データの周波数を減少させるために使用されます。asfreq
メソッドと異なり、欠損値を補完することはできません。
df_monthly_downsample = df.resample('M').mean()
自作関数
上記のいずれの方法もニーズに合わない場合は、自作関数を使用して周波数を変更することができます。
def my_asfreq(df, freq, fill_value):
# 独自の処理
return df
df_monthly_custom = my_asfreq(df, 'M', 0)
補足
asfreq
メソッドは、使いやすく、欠損値の補完も可能です。resample
メソッドは、データの集計とリサンプリングを行うことができます。upsample
メソッドは、データの周波数を増加させるために使用されます。- 自作関数は、ニーズに合わせた柔軟な処理を行うことができます。
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