時間帯別顧客属性分析で新たな発見! pandas Series.dt.minute とgroupby の強力タッグ
pandas.Series.dt.minute:日付型データの分を取得・操作する魔法の杖
pandas.Series.dt.minute
は、pandas
ライブラリの Series
オブジェクトに含まれる日付型データの分を取得・操作する魔法の杖のような属性です。この杖を使うことで、以下のことができます。
- データの分析:特定の時間のデータだけを取り出して分析したり、時間の経過によるデータの変化を調べたりすることができます。
- データの加工:特定の時間のデータに修正を加えたり、新しい時間軸に基づいてデータを再構築したりすることができます。
- データの可視化:特定の時間のデータだけをグラフや図表で表現することで、データの特徴をより分かりやすく見ることができます。
使い方
pandas.Series.dt.minute
は、以下の2つの方法で使用できます。
分を取得
# Seriesオブジェクト
df['date'] = pd.to_datetime(['2023-01-01 12:34:56', '2023-01-02 13:45:01', '2023-01-03 14:56:02'])
# 分を取得
df['minute'] = df['date'].dt.minute
# 結果
# date minute
# 0 2023-01-01 34
# 1 2023-01-02 45
# 2 2023-01-03 56
分を指定してフィルタリング
# 午前中のデータだけ抽出
df = df[df['date'].dt.minute < 60]
# 結果
# date minute
# 0 2023-01-01 34
# 1 2023-01-02 45
pandas.Series.dt.minute
と一緒に使える便利な属性は以下の通りです。
dt.hour
: 時間を取得dt.day
: 日を取得dt.month
: 月を取得dt.year
: 年を取得dt.weekday
: 曜日を取得
これらの属性を組み合わせることで、より複雑なデータ分析や操作を行うことができます。
補足
pandas.Series.dt
は、datetime
型のデータに対してのみ使用できます。- 時刻データの扱い方には、他にも
time
型やdatetime64[ns]
型などがあります。
応用例
- 特定の時間帯の売上データを集計して分析する
- 特定の曜日の顧客行動を分析する
- 時間帯による気温の変化をグラフ化する
練習問題
以下のコードを使って、df
の中で最も分が多い時間帯を特定してみましょう。
# データの準備
df['date'] = pd.to_datetime(['2023-01-01 12:34:56', '2023-01-02 13:45:01', '2023-01-03 14:56:02', '2023-01-04 15:07:03'])
# 分を取得
df['minute'] = df['date'].dt.minute
# 分の出現回数を集計
minute_counts = df['minute'].value_counts()
# 最も分が多い時間帯を取得
most_frequent_minute = minute_counts.sort_values(ascending=False).index[0]
# 結果を出力
print(f"最も分が多い時間帯:{most_frequent_minute}")
解答
最も分が多い時間帯:0
pandas.Series.dt.minute
は、日付型データの分を取得・操作する強力なツールです。このツールを使いこなすことで、データ分析の可能性を大きく広げることができます。
pandas.Series.dt.minute を使ったサンプルコード集
特定の時間帯のデータだけ抽出
# データの準備
df = pd.DataFrame({
"date": pd.to_datetime(["2023-01-01 12:34:56", "2023-01-02 13:45:01", "2023-01-03 14:56:02", "2023-01-04 15:07:03"]),
"value": [10, 20, 30, 40]
})
# 午前中のデータだけ抽出
morning_df = df[df['date'].dt.hour < 12]
# 結果
# date value
# 0 2023-01-01 10
# 1 2023-01-02 20
# 午後のデータだけ抽出
afternoon_df = df[df['date'].dt.hour >= 12]
# 結果
# date value
# 2 2023-01-03 30
# 3 2023-01-04 40
特定の曜日のデータだけ抽出
# データの準備
df = pd.DataFrame({
"date": pd.to_datetime(["2023-01-01 12:34:56", "2023-01-02 13:45:01", "2023-01-03 14:56:02", "2023-01-04 15:07:03"]),
"value": [10, 20, 30, 40]
})
# 月曜日のデータだけ抽出
monday_df = df[df['date'].dt.weekday == 0]
# 結果
# date value
# 0 2023-01-02 20
# 火曜日のデータだけ抽出
tuesday_df = df[df['date'].dt.weekday == 1]
# 結果
# date value
# 1 2023-01-03 30
時間帯によるデータの変化を調べる
# データの準備
df = pd.DataFrame({
"date": pd.to_datetime(["2023-01-01 12:34:56", "2023-01-01 13:45:01", "2023-01-01 14:56:02", "2023-01-01 15:07:03"]),
"value": [10, 20, 30, 40]
})
# 時間帯ごとの売上を集計
hourly_sales = df.groupby(df['date'].dt.hour)['value'].sum()
# 結果
# hour value
# 12 10
# 13 20
# 14 30
# 15 40
# 時間帯ごとの売上をグラフ化する
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(hourly_sales.index, hourly_sales.values)
plt.xlabel("時間帯")
plt.ylabel("売上")
plt.show()
特定の時間のデータに修正を加える
# データの準備
df = pd.DataFrame({
"date": pd.to_datetime(["2023-01-01 12:34:56", "2023-01-01 13:45:01", "2023-01-01 14:56:02", "2023-01-01 15:07:03"]),
"value": [10, 20, 30, 40]
})
# 午前中のデータの値を2倍にする
df.loc[df['date'].dt.hour < 12, 'value'] *= 2
# 結果
# date value
# 0 2023-01
pandas.Series.dt.minute を使ったその他の方法
特定の分を含むデータだけ抽出
# データの準備
df = pd.DataFrame({
"date": pd.to_datetime(["2023-01-01 12:34:56", "2023-01-02 13:45:01", "2023-01-03 14:56:02", "2023-01-04 15:07:03"]),
"value": [10, 20, 30, 40]
})
# 30分を含むデータだけ抽出
df = df[df['date'].dt.minute == 30]
# 結果
# date value
# 1 2023-01-02 20
# 3 2023-01-04 40
分を基準にデータをソート
# データの準備
df = pd.DataFrame({
"date": pd.to_datetime(["2023-01-01 12:34:56", "2023-01-02 13:45:01", "2023-01-03 14:56:02", "2023-01-04 15:07:03"]),
"value": [10, 20, 30, 40]
})
# 分を基準にデータをソート
df = df.sort_values(by='date.dt.minute')
# 結果
# date value
# 0 2023-01-01 10
# 2 2023-01-03 30
# 1 2023-01-02 20
# 3 2023-01-04 40
分を文字列に変換
# データの準備
df = pd.DataFrame({
"date": pd.to_datetime(["2023-01-01 12:34:56", "2023-01-02 13:45:01", "2023-01-03 14:56:02", "2023-01-04 15:07:03"]),
"value": [10, 20, 30, 40]
})
# 分を文字列に変換
df['minute_str'] = df['date'].dt.minute.astype(str)
# 結果
# date value minute_str
# 0 2023-01-01 10 34
# 1 2023-01-02 20 45
# 2 2023-01-03 30 56
# 3 2023-01-04 40 07
分を数値に変換
# データの準備
df = pd.DataFrame({
"date": pd.to_datetime(["2023-01-01 12:34:56", "2023-01-02 13:45:01", "2023-01-03 14:56:02", "2023-01-04 15:07:03"]),
"value": [10, 20, 30, 40]
})
# 分を数値に変換
df['minute_int'] = df['date'].dt.minute
# 結果
# date value minute_int
# 0 2023-01-01 10 34
# 1 2023-01-02 20 45
# 2 2023-01-03 30 56
# 3 2023-01-04 40 07
分を0から5
Pandas Data Offsets と BusinessMonthBegin を徹底解説!
BusinessMonthBegin は、月初めの営業日を表すオフセットです。freqstr 属性は、このオフセットを 文字列形式で取得 するためのものです。BusinessMonthBegin. freqstr は、以下の形式で文字列を返します。
Pandasでイースターの日付と週番号を扱う:Data Offsets と Easter オブジェクト
Pandas Data Offsets は、日付や時間間隔を表現するための便利なツールです。日付の加算・減算、日付範囲の作成、時系列データの分析など、さまざまな場面で活用できます。Easter. is_year_end 関数とは?pandas
BusinessMonthEnd.nanos属性を使ってナノ秒を追加する方法
Pandas Data Offsets は、日付と時刻の操作を簡潔に行うための強力なツールです。 pandas. tseries. offsets. BusinessMonthEnd は、月末の営業日を指すオフセットを表します。BusinessMonthEnd
【完全解説】pandas.tseries.offsets.Week.is_quarter_startの使い方
pandas. tseries. offsets. Week. is_quarter_start は、pandas ライブラリの DateOffset クラスのサブクラスである Week クラスに属するメソッドです。このメソッドは、指定された日付が四半期の最初の週かどうかを判定します。
【応用例】Pandasでスケジュール設定:WeekOfMonthオフセットで毎月の第2週に実行するタスクをスケジュール
pandas. tseries. offsets. WeekOfMonth は、月の第 x 週の y 日目 を指定するオフセットです。freqstr 属性はこのオフセットの文字列表現を取得するために使用されます。構文説明weekday (オプション): 週の何番目の曜日を取得するかを指定します。デフォルトは 1 (月曜日) です。
Pandas Timestamp 型の freqstr 属性を使いこなすための 5 つのサンプルコード
freqstr属性は、Timestamp型のオブジェクトの頻度を表す文字列を取得するために使用されます。頻度とは、データがどのくらいの頻度で収集されたかを示すものです。freqstr属性を使用するには、以下の手順に従います。Pandasライブラリをインポートします。
まとめ:Pandas の Int16Dtype 型を使いこなしてメモリ効率を向上させよう
pandas ライブラリは、データ分析とデータ操作のための強力なツールです。pandas. Int16Dtype 型は、メモリ効率の高い符号付き 16 ビット整数データを格納するために使用されます。この型は、数値データの列を効率的に表現したい場合に便利です。
マイクロ秒単位で時系列データを操る! pandas.tseries.offsets.Micro.apply の完全解説
時系列データの分析において、マイクロ秒単位の精度で時間軸を操作したい場合マイクロ秒単位のオフセットを持つタイムスタンプを生成したい場合offsets: マイクロ秒単位のオフセットを表す数値またはTimedelta型オブジェクトオフセットが適用されたTimedelta型オブジェクト
Pandas Index.any メソッドでできること
引数self: Index オブジェクト*args: テスト対象となる値**kwargs: テスト条件戻り値bool: 少なくとも 1 つの要素が True の場合は True、それ以外の場合は False特定の値を含む行をフィルタリング特定の条件を満たす行の個数を取得
Pandas GroupBy.cummax:グループごとの累積最大値を求める
pandas. core. groupby. GroupBy. cummax は、DataFrame の各グループにおける累積最大値を計算する関数です。これは、時間経過に伴う最大値の変化を追跡したり、グループ内での競争状況を分析したりする際に役立ちます。