pandas.TimedeltaIndex.inferred_freq の使い方
pandas.TimedeltaIndex.inferred_freq とは?
例:
import pandas as pd
# TimedeltaIndexを作成
idx = pd.TimedeltaIndex(['1D', '2D', '3D', '4D', '5D'])
# 推定される頻度を取得
inferred_freq = idx.inferred_freq
# 出力: 'D'
print(inferred_freq)
この例では、inferred_freq
は 'D' となります。これは、TimedeltaIndex
の値の間隔がすべて 1 日であるためです。
推定される頻度が None になる場合
推定される頻度が None になる場合:
- インデックスの値の間隔が不規則な場合
- インデックスの値が 2 つ未満の場合
- インデックスの値がすべて同じ場合
例:
# 不規則な間隔の TimedeltaIndex
idx = pd.TimedeltaIndex(['1D', '3D', '5D', '2D'])
# 推定される頻度を取得
inferred_freq = idx.inferred_freq
# 出力: None
print(inferred_freq)
推定される頻度の使用方法
推定される頻度は以下の用途に使用できます:
- データの視覚化:
plot
関数などでfreq
オプションを指定することで、適切な間隔でデータを表示することができます。 - データの処理:
resample
関数などでfreq
オプションを指定することで、データの再サンプリングを行うことができます。
例:
# データの視覚化
df.plot(x='Date', y='Value', freq='D')
# データの再サンプリング
df = df.resample('M').mean()
pandas.TimedeltaIndex.inferred_freq
属性は、TimedeltaIndex
オブジェクトの推定される頻度を取得するために使用できます。推定される頻度は、データの視覚化や処理に役立ちます。
pandas.TimedeltaIndex.inferred_freq サンプルコード
サンプルコード 1: 推定される頻度の取得
import pandas as pd
# TimedeltaIndexを作成
idx = pd.TimedeltaIndex(['1D', '2D', '3D', '4D', '5D'])
# 推定される頻度を取得
inferred_freq = idx.inferred_freq
# 出力: 'D'
print(inferred_freq)
サンプルコード 2: 不規則な間隔のインデックス
# 不規則な間隔の TimedeltaIndex
idx = pd.TimedeltaIndex(['1D', '3D', '5D', '2D'])
# 推定される頻度を取得
inferred_freq = idx.inferred_freq
# 出力: None
print(inferred_freq)
サンプルコード 3: データの視覚化
import pandas as pd
# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'Date': pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03', '2023-01-04', '2023-01-05']), 'Value': [1, 2, 3, 4, 5]})
# データの視覚化
df.plot(x='Date', y='Value', freq='D')
サンプルコード 4: データの再サンプリング
import pandas as pd
# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'Date': pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03', '2023-01-04', '2023-01-05']), 'Value': [1, 2, 3, 4, 5]})
# データの再サンプリング
df = df.resample('M').mean()
# 出力
print(df)
サンプルコード 5: インデックスの値がすべて同じ場合
# インデックスの値がすべて同じ場合
idx = pd.TimedeltaIndex(['1D', '1D', '1D', '1D', '1D'])
# 推定される頻度を取得
inferred_freq = idx.inferred_freq
# 出力: None
print(inferred_freq)
inferred_freq
属性は、pandas
バージョン 1.0.0 以降で利用可能です。inferred_freq
属性は、TimedeltaIndex
オブジェクトのみで使用できます。
pandas.TimedeltaIndex の推定頻度を取得する他の方法
infer_freq 関数を使用する
import pandas as pd
# TimedeltaIndexを作成
idx = pd.TimedeltaIndex(['1D', '2D', '3D', '4D', '5D'])
# 推定される頻度を取得
inferred_freq = pd.infer_freq(idx)
# 出力: 'D'
print(inferred_freq)
describe 関数を使用する
# 推定される頻度を取得
inferred_freq = idx.describe()['freq']
# 出力: 'D'
print(inferred_freq)
手動で計算する
TimedeltaIndex
オブジェクトの値の間隔をすべて計算し、最も頻度の高い間隔を推定することができます。
# インデックスの値の差を計算
diffs = idx.to_numpy().diff()
# 最も頻度の高い差を取得
most_frequent_diff = pd.Series(diffs).value_counts().index[0]
# 推定される頻度を計算
inferred_freq = pd.Timedelta(most_frequent_diff)
# 出力: Timedelta('1 days 00:00:00')
print(inferred_freq)
pandas.TimedeltaIndex.inferred_freq
属性以外にも、infer_freq
関数、describe
関数、手動計算など、TimedeltaIndex
オブジェクトの推定頻度を取得する方法はいくつかあります。
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