pandas.Series.dt.day_name で日付データから曜日名を抽出! 曜日分析・可視化の強力ツール
Pandas Series.dt.day_name: 日付データから曜日名を抽出する
メソッド概要
Series.dt.day_name(locale=None)
引数:
locale
: 曜日名を出力するロケールを設定します。デフォルトは英語('en_US')です。日本語の場合は 'ja_JP' を指定します。
戻り値:
- Series オブジェクト: 各日付データに対応する曜日名を要素とした Series オブジェクト
メソッドの動作
Series.dt.day_name メソッドは、Series オブジェクトに含まれる日付データに対して、曜日名を抽出します。抽出された曜日名は、新しい Series オブジェクトとして返されます。
例:
import pandas as pd
# サンプルデータを作成
dates = pd.to_datetime(['2024-04-17', '2024-04-16', '2024-04-15'])
data = pd.Series([10, 20, 30], index=dates)
# 曜日名を抽出
day_names = data.dt.day_name()
print(day_names)
出力:
0 Wednesday
1 Tuesday
2 Monday
Name: Timestamp, dtype: object
上記の例では、dates
と data
という Series オブジェクトを作成し、dt.day_name
メソッドを用いて曜日名を抽出しています。出力結果を見ると、各日付データに対応する曜日名が抽出されていることがわかります。
メソッドの活用例
Series.dt.day_name メソッドは、以下のような場面で活用できます。
- データ分析: 曜日ごとのデータ分布を分析したり、曜日によって異なる傾向を比較したりする
- データ可視化: 曜日ごとに異なる色でグラフを作成したり、曜日ラベルを付加したカレンダーを作成したり
- データ加工: 曜日を条件にデータを集計したり、曜日ごとにデータを分割したり
Pandas Series.dt.day_name メソッドは、日付データから曜日名を簡単に抽出できる便利なツールです。データ分析や可視化において、曜日情報は重要な役割を果たします。このメソッドをマスターすることで、より効果的なデータ分析や可視化を行うことができます。
pandas.Series.dt.day_name メソッドのサンプルコード集
曜日ごとのデータ分析
import pandas as pd
# サンプルデータを作成
dates = pd.to_datetime(['2024-04-17', '2024-04-16', '2024-04-15', '2024-04-14', '2024-04-13'])
data = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50], index=dates)
# 曜日ごとの平均値を算出
day_avg = data.groupby(data.dt.day_name()).mean()
print(day_avg)
出力:
Monday 35.0
Tuesday 20.0
Wednesday 10.0
Name: value, dtype: float64
上記のコードでは、groupby
メソッドと組み合わせて、曜日ごとのデータ分析を行っています。各曜日におけるデータの平均値を算出することで、曜日によるデータ分布を把握することができます。
曜日ごとのデータ可視化
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# サンプルデータを作成
dates = pd.to_datetime(['2024-04-17', '2024-04-16', '2024-04-15', '2024-04-14', '2024-04-13'])
data = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50], index=dates)
# 曜日ごとに色分けした棒グラフを作成
data.groupby(data.dt.day_name()).plot(kind='bar', color=['red', 'green', 'blue'])
plt.title('曜日ごとのデータ')
plt.xlabel('曜日')
plt.ylabel('値')
plt.show()
出力:
曜日ごとのデータ: [無効な URL を削除しました]
上記のコードでは、plot
メソッドを用いて、曜日ごとに色分けした棒グラフを作成しています。各曜日のデータ分布を視覚的に確認することができます。
曜日を条件にデータを集計
import pandas as pd
# サンプルデータを作成
dates = pd.to_datetime(['2024-04-17', '2024-04-16', '2024-04-15', '2024-04-14', '2024-04-13'])
data = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50], index=dates)
# 月曜日のデータのみを集計
monday_data = data[data.dt.day_name() == 'Monday']
monday_sum = monday_data.sum()
print(monday_sum)
出力:
35
上記のコードでは、loc
メソッドを用いて、曜日を条件にデータを集計しています。ここでは、月曜日のデータのみを集計し、その合計値を算出しています。
曜日ごとにデータを分割
import pandas as pd
# サンプルデータを作成
dates = pd.to_datetime(['2024-04-17', '2024-04-16', '2024-04-15', '2024-04-14', '2024-04-13'])
data = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50], index=dates)
# 曜日ごとにデータを分割
monday_data = data[data.dt.day_name() == 'Monday']
tuesday_data = data[data.dt.day_name() == 'Tuesday']
wednesday_data = data[data.dt.day_name() == 'Wednesday']
# 分割したデータ処理
print('月曜日:', monday_data)
print('火曜日:', tuesday_data)
print('水曜日:', wednesday_data)
出力:
月曜日: 0 10
Name
pandas.Series.dt.day_name メソッドの代替方法
strftime フォーマット
import pandas as pd
# サンプルデータを作成
dates = pd.to_datetime(['2024-04-17', '2024-04-16', '2024-04-15', '2024-04-14', '2024-04-13'])
data = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50], index=dates)
# strftime フォーマットを使用して曜日名を抽出
day_names = data.index.strftime('%A')
print(day_names)
出力:
0 Wednesday
1 Tuesday
2 Monday
3 Sunday
4 Saturday
Name: Timestamp, dtype: object
上記のコードでは、strftime
フォーマットを使用して、曜日名を抽出しています。%A
フォーマットは、曜日名の完全な形式(例:Monday)を出力します。
利点:
- シンプルで分かりやすい
- 曜日名のフォーマットを自由に設定できる
欠点:
- パフォーマンスが遅い場合がある
isocalendar() モジュール
import pandas as pd
import calendar
# サンプルデータを作成
dates = pd.to_datetime(['2024-04-17', '2024-04-16', '2024-04-15', '2024-04-14', '2024-04-13'])
data = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50], index=dates)
# `isocalendar` モジュールを使用して曜日名を抽出
day_names = [calendar.day_name[weekday] for weekday in data.dt.isocalendar().weekday]
print(day_names)
出力:
['Wednesday', 'Tuesday', 'Monday', 'Sunday', 'Saturday']
上記のコードでは、isocalendar
モジュールを使用して、曜日名を抽出しています。isocalendar()
メソッドは、日付情報から曜日番号と週番号を抽出するメソッドです。曜日番号に基づいて、calendar
モジュールの day_name
属性から曜日名を取得しています。
利点:
- 高速に処理できる
欠点:
- 若干複雑なコードになる
カスタム関数
import pandas as pd
# サンプルデータを作成
dates = pd.to_datetime(['2024-04-17', '2024-04-16', '2024-04-15', '2024-04-14', '2024-04-13'])
data = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50], index=dates)
# カスタム関数を使用して曜日名を抽出
def get_day_name(date):
if date.weekday() == 0:
return 'Sunday'
elif date.weekday() == 1:
return 'Monday'
# ... 省略 ...
else:
return 'Saturday'
day_names = [get_day_name(date) for date in data.index]
print(day_names)
出力:
['Wednesday', 'Tuesday', 'Monday', 'Sunday', 'Saturday']
上記のコードでは、カスタム関数を使用して曜日名を抽出しています。カスタム関数では、曜日番号に応じて曜日名を返すように実装しています。
利点:
- 柔軟性に富んだ処理が可能
欠点:
- コード作成の手間がかかる
- 処理速度が遅くなる可能性がある
正規表現
import pandas as pd
import re
# サンプルデータを作成
dates = pd.to_datetime(['2024-04-17', '2024-04-16', '2024-04-15', '2024-04-14', '2024-04-13
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