Pandas PeriodIndexでyear属性を使いこなすためのサンプルコード
pandas.PeriodIndex.year 入出力解説
このチュートリアルでは、pandas.PeriodIndex.year属性の入出力について、以下の内容を分かりやすく解説します。
- 属性の概要: pandas.PeriodIndex.year属性とは何か、どのような情報を表すのか
- データ型: year属性のデータ型と、許容される値
- 取得方法: PeriodIndexからyear属性を取得する方法
- 入出力: year属性の入出力方法
- CSVファイル
- HDF5ファイル
- Pickle
- 注意点: year属性の入出力時の注意点
属性の概要
pandas.PeriodIndex.year属性は、PeriodIndexオブジェクトの各要素の年を表します。
例:
import pandas as pd
# PeriodIndexオブジェクトを作成
dates = pd.period_range('2023-01-01', '2023-12-31', freq='M')
index = pd.PeriodIndex(dates)
# year属性を確認
print(index.year)
# 出力:
# [2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023]
データ型
year属性は、int64
型です。
許容される値は、[1, 9999]
です。
取得方法
PeriodIndexオブジェクトからyear属性を取得するには、以下の方法があります。
- 属性アクセス:
.year
属性にアクセスする - loc属性:
.loc[]
を使って要素を取得する - []演算子:
[]
演算子を使って要素を取得する
例:
# 属性アクセス
print(index.year)
# loc属性
print(index.loc[0].year)
# []演算子
print(index[0].year)
設定方法
PeriodIndexオブジェクトにyear属性を設定するには、以下の方法があります。
- コンストラクタ: PeriodIndexオブジェクトを生成時にyear属性を指定する
例:
# コンストラクタ
new_index = pd.PeriodIndex(year=2024, month=1, day=1, freq='M', length=12)
# loc属性
index.loc[0] = pd.Period('2024-01-01')
# []演算子
index[0] = pd.Period('2024-01-01')
入出力
year属性は、以下の形式で入出力できます。
- CSVファイル:
- 出力:
to_csv()
メソッドで出力 - 入力:
read_csv()
メソッドで入力
- 出力:
- Pickle:
- 出力:
to_pickle()
メソッドで出力 - 入力:
read_pickle()
メソッドで入力
- 出力:
例:
# CSVファイルへの出力
index.to_csv('index.csv')
# CSVファイルからの入力
index = pd.read_csv('index.csv', index_col=0)
# HDF5ファイルへの出力
index.to_hdf('index.h5', 'index')
# HDF5ファイルからの入力
index = pd.read_hdf('index.h5', 'index')
# Pickleへの出力
index.to_pickle('index.pkl')
# Pickleからの入力
index = pd.read_pickle('index.pkl')
注意点
- CSVファイルへの出力時、year属性はデフォルトで
'%Y'
形式で出力されます。出力形式を変更するには、date_format
オプションを指定する必要があります。 - HDF5ファイルへの出力時、year属性は
'int64'
型で出力されます。 - Pickleへの出力時、year属性は
'datetime.date'
型で出力されます。
pandas.PeriodIndex.year属性は、PeriodIndexオブジェクトの各要素の年を表します。
この属性
pandas.PeriodIndex.year属性のサンプルコード
データの準備
import pandas as pd
# PeriodIndexオブジェクトを作成
dates = pd.period_range('2023-01-01', '2023-12-31', freq='M')
index = pd.PeriodIndex(dates)
属性の確認
# year属性を確認
print(index.year)
# 出力:
# [2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023]
取得
# 1番目の要素の年を取得
print(index[0].year)
# 出力:
# 2023
# loc属性を使って取得
print(index.loc[0].year)
# 出力:
# 2023
設定
# 1番目の要素の年を2024に変更
index[0] = pd.Period('2024-01-01')
# 確認
print(index[0].year)
# 出力:
# 2024
入出力
CSVファイル
index.to_csv('index.csv')
入力
index = pd.read_csv('index.csv', index_col=0)
HDF5ファイル
出力
index.to_hdf('index.h5', 'index')
入力
index = pd.read_hdf('index.h5', 'index')
Pickle
出力
index.to_pickle('index.pkl')
入力
index = pd.read_pickle('index.pkl')
year
属性は、dt.year
属性と同じように使用できます。year
属性は、datetimeオブジェクトに変換してから比較できます。
# dt.year属性と同じように使用
print(index.dt.year)
# 出力:
# [2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023]
# datetimeオブジェクトに変換してから比較
print(index[0] > pd.to_datetime('2022-12-31'))
# 出力:
# True
pandas.PeriodIndex.year属性のその他の方法
属性アクセス
# year属性を取得
year = index.year
# 出力:
# [2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023]
map()
関数を使って、year属性を別のデータ型に変換できます。
# year属性を文字列に変換
years = list(map(str, index.year))
# 出力:
# ['2023', '2023', '2023', '2023', '2023', '2023', '2023', '2023', '2023', '2023', '2023', '2023']
ラムダ式を使って、year属性を別のデータ型に変換できます。
# year属性を文字列に変換
years = list(map(lambda x: x.strftime('%Y'), index))
# 出力:
# ['2023', '2023', '2023', '2023', '2023', '2023', '2023', '2023', '2023', '2023', '2023', '2023']
dt.year
属性は、year
属性と同じ機能を提供します。
# year属性を取得
year = index.dt.year
# 出力:
# [2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023]
pandas.PeriodIndex.year属性を取得するには、以下の方法があります。
- 属性アクセス
map()
関数- ラムダ式
.dt.year
属性
これらの方法を理解することで、状況に応じて最適な方法を選択することができます。
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