PandasのGeneral utility functionsでNullFrequencyErrorが発生する原因と解決策
Pandas の NullFrequencyError エラーについて
原因
このエラーは、shift
メソッドが時間のずれを計算するために freq
属性に依存しているため発生します。freq
属性が None の場合、時間のずれを計算することができないため、エラーが発生します。
解決策
このエラーを解決するには、以下のいずれかの方法を使用します。
freq
属性に適切な値を設定します。
# 例
df.index = df.index.set_freq('D') # 日付オフセットを設定
# これで shift メソッドが正常に動作するようになります
df.shift(2)
shift
メソッドのfill_value
引数に値を設定します。
# 例
df.shift(2, fill_value=pd.NaT) # NaT 値で埋める
asfreq
メソッドを使用して、freq
属性を設定してからshift
メソッドを使用します。
# 例
df = df.asfreq('D', fill_value=pd.NaT)
df.shift(2)
補足
freq
属性は、DatetimeIndex
、TimedeltaIndex
、PeriodIndex
の各オブジェクトの属性です。shift
メソッドは、DatetimeIndex
、TimedeltaIndex
、PeriodIndex
の各オブジェクトに対して使用できるメソッドです。
Pandas の General utility functions に関連する pandas.errors.NullFrequencyError エラーのサンプルコード
例 1: freq 属性が None の場合
# 例
df = pd.DataFrame({'Date': pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03'])})
# エラーが発生
df.index.shift(2)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/Users/user/miniconda3/envs/myenv/lib/python3.9/site-packages/pandas/core/indexes/base.py", line 3204, in shift
freq = self._get_freq(freq)
File "/Users/user/miniconda3/envs/myenv/lib/python3.9/site-packages/pandas/core/indexes/base.py", line 3214, in _get_freq
raise NullFrequencyError("freq attribute must be set")
pandas.errors.NullFrequencyError: freq attribute must be set
例 2: freq 属性を設定
# 例
df = pd.DataFrame({'Date': pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03'])})
# freq 属性を設定
df.index = df.index.set_freq('D')
# これで shift メソッドが正常に動作するようになります
df.shift(2)
出力:
DatetimeIndex(['2022-12-30', '2023-01-01', '2023-01-02'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')
例 3: shift メソッドの fill_value 引数
# 例
df = pd.DataFrame({'Date': pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03'])})
# NaT 値で埋める
df.shift(2, fill_value=pd.NaT)
出力:
DatetimeIndex(['NaT', '2023-01-01', '2023-01-02'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')
例 4: asfreq メソッド
# 例
df = pd.DataFrame({'Date': pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03'])})
# asfreq メソッドを使用して freq 属性を設定
df = df.asfreq('D', fill_value=pd.NaT)
# これで shift メソッドが正常に動作するようになります
df.shift(2)
出力:
DatetimeIndex(['2022-12-30', '2023-01-01', '2023-01-02'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')
Pandas の General utility functions に関連する pandas.errors.NullFrequencyError エラーのその他の解決方法
to_datetime メソッド
# 例
df = pd.DataFrame({'Date': ['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03']})
# Date 列を DatetimeIndex 型に変換
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
# これで shift メソッドが正常に動作するようになります
df.set_index('Date').index.shift(2)
出力:
DatetimeIndex(['2022-12-30', '2023-01-01', '2023-01-02'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')
apply
メソッドを使用して、Date
列の各要素に lambda
式を適用することができます。
# 例
df = pd.DataFrame({'Date': ['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03']})
# lambda 式を使用して、各要素に 2 日前の日付を設定
df['Date'] = df['Date'].apply(lambda x: x - pd.Timedelta(days=2))
# これで shift メソッドが正常に動作するようになります
df.set_index('Date').index.shift(2)
出力:
DatetimeIndex(['2022-12-29', '2022-12-30', '2023-01-01'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')
map
メソッドを使用して、Date
列の各要素に lambda
式を適用することができます。
# 例
df = pd.DataFrame({'Date': ['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03']})
# lambda 式を使用して、各要素に 2 日前の日付を設定
df['Date'] = df['Date'].map(lambda x: x - pd.Timedelta(days=2))
# これで shift メソッドが正常に動作するようになります
df.set_index('Date').index.shift(2)
出力:
DatetimeIndex(['2022-12-29', '2022-12-30', '2023-01-01'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')
これらの方法は、pandas.errors.NullFrequencyError
エラーを回避し、shift
メソッドを正常に実行するために使用することができます。
補足
- 上記の方法は、
Date
列が文字列型の場合にのみ使用できます。 Date
列がDatetimeIndex
型の場合は、freq
属性を設定する必要があります。
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