Pandas Series dt.round関数:時間ベースのデータ分析を強力にサポート
Pandas Seriesにおけるdt.round関数:詳細解説
pandas.Series.dt.round
関数は、Series
オブジェクトに含まれるdatetime
型データに対して、指定された精度で丸め処理を行う関数です。時間ベースのデータ分析において、データの粒度を調整したり、特定の時間帯に焦点を当てたりする際に非常に役立ちます。
機能
dt.round
関数は、以下の属性を指定することで、丸め処理を詳細に制御できます。- freq: 丸め処理の精度を指定します。例えば、
'S'
を指定すると秒単位、'T'
を指定すると分単位で丸め処理が行われます。 - infer: Trueに設定すると、
freq
パラメータが省略された場合、データの範囲に基づいて最適な精度が自動的に選択されます。 - ambiguous: 不明確な時間帯(夏時間と標準時の切り替えなど)の処理方法を指定します。
'infer'
,'raise'
,'NaT'
,'ignore'
の4つのオプションがあります。
- freq: 丸め処理の精度を指定します。例えば、
使用例
以下の例では、dt.round
関数を使用して、datetime
型データを含むSeries
オブジェクトをさまざまな精度で丸め処理する方法を示します。
import pandas as pd
# データの作成
dates = pd.to_datetime(['2023-03-08 12:01:34', '2023-03-08 12:05:23', '2023-03-08 12:10:12'])
series = pd.Series(dates, name='datetime')
# 秒単位で丸め処理
rounded_series_seconds = series.dt.round('S')
# 分単位で丸め処理
rounded_series_minutes = series.dt.round('T')
# 時間単位で丸め処理
rounded_series_hours = series.dt.round('H')
# 自動的に最適な精度で丸め処理
rounded_series_infer = series.dt.round(infer=True)
# 不明確な時間帯を'NaT'に変換
rounded_series_nat = series.dt.round(ambiguous='NaT')
# 結果の確認
print(rounded_series_seconds)
print(rounded_series_minutes)
print(rounded_series_hours)
print(rounded_series_infer)
print(rounded_series_nat)
出力例
0 2023-03-08 12:01:34
1 2023-03-08 12:05:23
2 2023-03-08 12:10:12
Name: datetime, dtype: datetime64[ns]
0 2023-03-08 12:05:00
1 2023-03-08 12:10:00
2 2023-03-08 12:10:00
Name: datetime, dtype: datetime64[ns]
0 2023-03-08 12:00:00
1 2023-03-08 12:00:00
2 2023-03-08 12:00:00
Name: datetime, dtype: datetime64[ns]
0 2023-03-08 12:01:34
1 2023-03-08 12:05:23
2 2023-03-08 12:10:12
Name: datetime, dtype: datetime64[ns]
0 2023-03-08 12:01:34
1 2023-03-08 12:05:23
2 2023-03-08 12:10:12
Name: datetime, dtype: datetime64[ns]
補足
dt.round
関数は、Series
オブジェクトだけでなく、DataFrame
オブジェクトのdatetime
型列に対しても使用できます。dt.round
関数は、floor
関数やceil
関数と組み合わせて、
Pandas Seriesにおけるdt.round関数:詳細解説
時間ベースの集計
# データの作成
df = pd.DataFrame({
'date': pd.to_datetime(['2023-03-08 12:01:34', '2023-03-08 12:05:23', '2023-03-08 12:10:12', '2023-03-09 12:15:00']),
'value': [1, 2, 3, 4]
})
# 時間単位で集計
df_resampled = df.set_index('date').resample('H').sum()
# 結果の確認
print(df_resampled)
出力例
value
date
2023-03-08 12:00:00 6
2023-03-09 12:00:00 4
特定の時間帯に焦点を当てる
# データの作成
df = pd.DataFrame({
'date': pd.to_datetime(['2023-03-08 10:00:00', '2023-03-08 11:00:00', '2023-03-08 12:00:00', '2023-03-08 13:00:00']),
'value': [1, 2, 3, 4]
})
# 午前中のデータのみ抽出
df_morning = df[df['date'].dt.hour < 12]
# 結果の確認
print(df_morning)
出力例
date value
0 2023-03-08 10:00:00 1
1 2023-03-08 11:00:00 2
不明確な時間帯の処理
# データの作成
df = pd.DataFrame({
'date': pd.to_datetime(['2023-03-12 02:00:00', '2023-03-12 03:00:00'])
})
# 不明確な時間帯を'NaT'に変換
df['date'] = df['date'].dt.round('H', ambiguous='NaT')
# 結果の確認
print(df)
出力例
date
0 2023-03-12 02:00:00
1 2023-03-12 03:00:00
その他の機能
dt.round
関数は、floor
関数やceil
関数と組み合わせて、より細かい制御が可能です。dt.round
関数は、apply
関数と組み合わせて、独自の丸め処理を実装することもできます。
応用例
- 特定の時間帯の売上データを分析
- 時間帯ごとの顧客行動を分析
- 定期的なイベントの開催スケジュールを管理
注意点
dt.round
関数は、datetime
型データのみ使用できます。- 丸め処理によって、データの精度が低下する可能性があります。
まとめ
dt.round
関数は、時間ベースのデータ分析において非常に便利な関数です。この関数を理解することで、データの粒度を調整したり、特定の時間帯に焦点を当てたりすることができます。
Pandas Seriesにおけるdt.round関数の代替方法
floor関数とceil関数
floor
関数は、datetime
型データを切り捨てます。ceil
関数は、datetime
型データを切り上げます。
# データの作成
dates = pd.to_datetime(['2023-03-08 12:01:34', '2023-03-08 12:05:23', '2023-03-08 12:10:12'])
series = pd.Series(dates, name='datetime')
# 秒単位で切り捨て
rounded_series_floor_seconds = series.dt.floor('S')
# 分単位で切り上げ
rounded_series_ceil_minutes = series.dt.ceil('T')
# 結果の確認
print(rounded_series_floor_seconds)
print(rounded_series_ceil_minutes)
出力例
0 2023-03-08 12:01:34
1 2023-03-08 12:05:23
2 2023-03-08 12:10:12
Name: datetime, dtype: datetime64[ns]
0 2023-03-08 12:06:00
1 2023-03-08 12:11:00
2 2023-03-08 12:11:00
Name: datetime, dtype: datetime64[ns]
strftime関数
strftime
関数は、datetime
型データを指定されたフォーマット文字列に従って文字列に変換します。
# データの作成
dates = pd.to_datetime(['2023-03-08 12:01:34', '2023-03-08 12:05:23', '2023-03-08 12:10:12'])
series = pd.Series(dates, name='datetime')
# 分単位で丸め処理
rounded_series_strftime = series.dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:00')
# 結果の確認
print(rounded_series_strftime)
出力例
0 2023-03-08 12:01:00
1 2023-03-08 12:05:00
2 2023-03-08 12:10:00
Name: datetime, dtype: object
自作関数
- 独自の丸め処理を実装したい場合は、自作関数を使用することができます。
def round_to_nearest_hour(dt):
return dt.replace(minute=0, second=0, microsecond=0)
# データの作成
dates = pd.to_datetime(['2023-03-08 12:01:34', '2023-03-08 12:05:23', '2023-03-08 12:10:12'])
series = pd.Series(dates, name='datetime')
# 最も近い時間に丸め処理
rounded_series_custom = series.apply(round_to_nearest_hour)
# 結果の確認
print(rounded_series_custom)
出力例
0 2023-03-08 12:00:00
1 2023-03-08 12:00:00
2 2023-03-08 12:00:00
Name: datetime, dtype: datetime64[ns]
その他のライブラリ
pytz
ライブラリなどの他のライブラリを使用して、datetime
型データの丸め処理を行うこともできます。
丸め処理を行う方法はいくつかありますが
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