Pandas Data Offsets と Tick.freqstr 属性:詳細解説とサンプルコード
Pandas Data Offsets と Tick.freqstr 属性
Pandas の Data Offsets は、時系列データ分析において、日付や時刻の差を表すための重要な機能です。pandas.tseries.offsets.Tick
クラスは、ティック単位の差を表すオフセットを表し、freqstr
属性は、そのオフセットの頻度を文字列で返します。
Tick
オフセットは、ティック単位の差を表します。ティックとは、金融市場における最小の時間単位であり、通常は 1 ミリ秒または 1 マイクロ秒です。
freqstr
属性は、オフセットの頻度を文字列で返します。Tick
オフセットの場合、freqstr
属性は次の形式で返されます。
'T<n>'
ここで、<n>
はティック数を表します。
例
import pandas as pd
# 10ティックのオフセットを作成
offset = pd.tseries.offsets.Tick(10)
# freqstr 属性を取得
freqstr = offset.freqstr
# 出力: 'T10'
print(freqstr)
補足
Tick
オフセットは、金融市場における時系列データ分析によく使用されます。freqstr
属性は、オフセットの頻度を簡単に確認するために使用できます。- Pandas には、
Tick
オフセット以外にも様々な種類のオフセットが用意されています。
Tick オフセットを使ったサンプルコード
import pandas as pd
# タイムスタンプを作成
timestamp = pd.Timestamp('2023-03-08 10:00:00')
# 10ティックのオフセットを作成
offset = pd.tseries.offsets.Tick(10)
# 10ティック後のタイムスタンプを取得
timestamp_after_10_ticks = timestamp + offset
# 出力: '2023-03-08 10:00:00.01'
print(timestamp_after_10_ticks)
例2:10ティック間隔でタイムスタンプのリストを作成
import pandas as pd
# 開始タイムスタンプを作成
start_timestamp = pd.Timestamp('2023-03-08 10:00:00')
# 終了タイムスタンプを作成
end_timestamp = pd.Timestamp('2023-03-08 10:00:10')
# 10ティックのオフセットを作成
offset = pd.tseries.offsets.Tick(10)
# 10ティック間隔でタイムスタンプのリストを作成
timestamps = pd.date_range(start_timestamp, end_timestamp, freq=offset)
# 出力:
# ['2023-03-08 10:00:00.000000000',
# '2023-03-08 10:00:00.010000000',
# '2023-03-08 10:00:00.020000000',
# ...,
# '2023-03-08 10:00:09.980000000',
# '2023-03-08 10:00:09.990000000',
# '2023-03-08 10:00:10.000000000']
print(timestamps)
例3:10ティックごとに値が増加する時系列データを作成
import pandas as pd
# 10ティック間隔でタイムスタンプのリストを作成
timestamps = pd.date_range('2023-03-08 10:00:00', '2023-03-08 10:00:10', freq='T10')
# 10ティックごとに値が増加する値のリストを作成
values = list(range(len(timestamps)))
# 時系列データを作成
df = pd.DataFrame({'timestamp': timestamps, 'value': values})
# 出力:
# timestamp value
# 0 2023-03-08 10:00:00.000000000 0
# 1 2023-03-08 10:00:00.010000000 1
# 2 2023-03-08 10:00:00.020000000 2
# ...
# 98 2023-03-08 10:00:09.980000000 98
# 99 2023-03-08 10:00:09.990000000 99
# 100 2023-03-08 10:00:10.000000000 100
print(df.to_string())
Tick オフセットを使用する以外の方法
datetime.timedelta
オブジェクトを使用して、ティック単位の差を表すことができます。
import datetime
# 10ティックの差を表す timedelta オブジェクトを作成
delta = datetime.timedelta(microseconds=10)
# タイムスタンプに timedelta オブジェクトを加算する
timestamp = pd.Timestamp('2023-03-08 10:00:00')
timestamp_after_10_ticks = timestamp + delta
# 出力: '2023-03-08 10:00:00.01'
print(timestamp_after_10_ticks)
numpy.timedelta64
データ型を使用して、ティック単位の時系列データを表すことができます。
import numpy as np
# 10ティックの差を表す timedelta64 オブジェクトを作成
delta = np.timedelta64(10, 'us')
# タイムスタンプに timedelta64 オブジェクトを加算する
timestamp = pd.Timestamp('2023-03-08 10:00:00')
timestamp_after_10_ticks = timestamp + delta
# 出力: '2023-03-08 10:00:00.01'
print(timestamp_after_10_ticks)
カスタムオフセットを作成する
pandas.tseries.offsets.Tick
クラスを継承して、カスタムオフセットを作成することができます。
import pandas as pd
class MyTickOffset(pd.tseries.offsets.Tick):
def __init__(self, n):
super().__init__(n)
def freqstr(self):
return f'MyTick({self.n})'
# 10ティックのカスタムオフセットを作成
offset = MyTickOffset(10)
# freqstr 属性を取得
freqstr = offset.freqstr
# 出力: 'MyTick(10)'
print(freqstr)
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