時系列データの分析に役立つ!Pandas Resampler.minのサンプルコード集
Pandas Resamplingにおけるpandas.core.resample.Resampler.minの解説
pandas.core.resample.Resampler.min
は、時系列データの集計関数の一つで、指定された期間における最小値を計算します。これは、データのトレンドや変動性を分析する際に役立ちます。
使い方
Resampler.min
は、Resampler
オブジェクトに対して呼び出すことができます。Resampler
オブジェクトは、pandas.DataFrame
やpandas.Series
のresample()
メソッドによって生成されます。
# データフレームの読み込み
df = pd.read_csv("data.csv", index_col="Date")
# 1時間ごとに最小値を計算
resampled_df = df.resample('1H').min()
# 結果の確認
print(resampled_df)
出力例
Date Open High Low Close Volume
2023-01-01 00:00 100.0 101.0 99.0 100.0 100
2023-01-01 01:00 100.5 101.5 99.5 100.5 105
2023-01-01 02:00 101.0 102.0 100.0 101.0 110
...
引数
Resampler.min
は以下の引数を受け取ります。
- fill_value: 欠損値を埋めるための値。デフォルトは
NaN
です。
オプション
Resampler.min
は以下のオプションを受け取ります。
- how: 集計方法を指定します。デフォルトは
'min'
です。 - on: 集計対象のカラムを指定します。デフォルトはデータフレームのすべてのカラムです。
例
# 欠損値を0で埋める
resampled_df = df.resample('1H').min(fill_value=0)
# 特定のカラムの最小値を計算
resampled_df = df.resample('1H').min(on="Close")
注意事項
Resampler.min
は、データフレームのすべてのカラムに対して適用されます。特定のカラムのみを集計したい場合は、on
オプションを使用する必要があります。- 欠損値が存在する場合は、
fill_value
オプションを使用して埋めることをお勧めします。
pandas.core.resample.Resampler.min
は、時系列データの最小値を計算するための便利な関数です。この関数を使って、データのトレンドや変動性を分析することができます。
Pandas Resamplingにおけるpandas.core.resample.Resampler.minのサンプルコード
データの読み込み
# データフレームの読み込み
df = pd.read_csv("data.csv", index_col="Date")
1時間ごとの最小値を計算
# 1時間ごとに最小値を計算
resampled_df = df.resample('1H').min()
# 結果の確認
print(resampled_df)
欠損値を0で埋める
# 欠損値を0で埋める
resampled_df = df.resample('1H').min(fill_value=0)
# 結果の確認
print(resampled_df)
特定のカラムの最小値を計算
# 特定のカラムの最小値を計算
resampled_df = df.resample('1H').min(on="Close")
# 結果の確認
print(resampled_df)
1日ごとの最小値と最大値を計算
# 1日ごとの最小値と最大値を計算
resampled_df = df.resample('1D').agg({'Close': ['min', 'max']})
# 結果の確認
print(resampled_df)
1週間ごとの最小値、最大値、平均値を計算
# 1週間ごとの最小値、最大値、平均値を計算
resampled_df = df.resample('1W').agg({'Close': ['min', 'max', 'mean']})
# 結果の確認
print(resampled_df)
月ごとの最小値、最大値、平均値、標準偏差を計算
# 月ごとの最小値、最大値、平均値、標準偏差を計算
resampled_df = df.resample('M').agg({'Close': ['min', 'max', 'mean', 'std']})
# 結果の確認
print(resampled_df)
Resampler
オブジェクトは、fillna()
やinterpolate()
などのメソッドを使って、欠損値を処理することができます。Resampler
オブジェクトは、plot()
メソッドを使って、時系列データをグラフ化することができます。
時系列データの最小値を計算する他の方法
forループ
# forループを使って最小値を計算
min_values = []
for i in range(len(df)):
min_value = df.iloc[i:i+1].min()
min_values.append(min_value)
# 結果の確認
print(min_values)
NumPy
# NumPyを使って最小値を計算
min_values = np.min(df.to_numpy(), axis=1)
# 結果の確認
print(min_values)
statsmodels
# statsmodelsを使って最小値を計算
from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX
model = SARIMAX(df, order=(1, 1, 1))
results = model.fit()
min_values = results.resid.min()
# 結果の確認
print(min_values)
これらの方法は、それぞれメリットとデメリットがあります。
- forループ: 最もシンプルですが、処理速度が遅くなります。
- NumPy: 処理速度が速くなりますが、コードが複雑になります。
- statsmodels: 統計モジュールを使って最小値を計算することができますが、コードが複雑になります。
どの方法を使うかは、データ量や処理速度などの条件によって異なります。
- 時系列データの分析には、
pandas
以外にもstatsmodels
やprophet
などのライブラリがあります。 - 時系列データの分析には、統計学の知識が必要となります。
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