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

2024-04-02

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.DataFramepandas.Seriesresample()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。

# 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()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statsmodelsprophet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。



Pandas.tseries.offsets.CustomBusinessMonthBeginを使いこなす

pandas. tseries. offsets. CustomBusinessMonthBegin. rollback は、Pandasの「Data offsets」機能で、カスタムビジネス月始のオフセットを指定された日付から過去方向にロールバックするために使用されます。



pandas.tseries.offsets.CustomBusinessMonthBegin.is_year_endの使い方とサンプルコード

pandas. tseries. offsets. CustomBusinessMonthBegin. is_year_end は、pandas ライブラリでカスタムビジネス月始オフセットの日付が年末かどうかを判定する関数です。詳細CustomBusinessMonthBegin は、カスタムビジネス月始オフセットを表すクラスです。


Pandas Data Offsets と DateOffset.rule_code の完全ガイド

DateOffset. rule_code 属性は、以下の情報をエンコードします。オフセットの種類: 例えば、'D' は日単位オフセット、'M' は月単位オフセットを表します。オフセットの大きさ: 例えば、'2D' は 2 日後のオフセット、'3M' は 3 ヶ月後のオフセットを表します。


Pandas Data Offsets と Tick.kwds で時間操作をマスターする

Tick は、Data Offsets の一種で、マイクロ秒単位の時間間隔を表します。Tick オブジェクトは、pandas. tseries. offsets. Tick クラスを使用して生成されます。Tick. kwds は、Tick オブジェクトを生成する際に使用できるオプション引数の辞書です。この辞書には、以下のキーを指定できます。


Pandas で年の初めをカスタマイズ: YearBegin.base とその他的方法

YearBegin は、年の初めにオフセットを適用する特殊なオフセットです。YearBegin. base は、このオフセットの基準となる日付を表します。デフォルトでは、YearBegin. base は 1月1日 に設定されています。YearBegin



Pandas GroupBy と idxmin の基礎

idxmin メソッドは、以下の機能を提供します。各グループにおける最小値のインデックスを取得複数の列を指定して、複数の最小値のインデックスを取得降順ソートオプション欠損値の処理この例では、df データフレームを列 A でグループ化し、各グループにおける列 B の最小値のインデックスを取得しています。結果を見ると、各グループにおける最小値のインデックスが返されています。


pandas Data offsets: CustomBusinessDay.is_year_startの使い方

概要:CustomBusinessDay は、祝日などを除いた営業日ベースの日付オフセットを表すクラスです。is_year_start は、CustomBusinessDay オブジェクトを受け取り、その日付が その年の最初の営業日 かどうかを判定します。 *判定は、以下の条件に基づいて行われます。 日付がその年の1月1日であること 日付がその年の最初の営業日であること


Python Pandas: GroupBy.var を使ってグループごとの分散を計算

pandas. core. groupby. GroupBy. var は、グループ化されたデータフレームの各グループにおける分散を計算します。分散は、データのばらつきを表す統計量です。使い方出力オプションddof: 自由度を調整するための値。デフォルトは1です。


Pandas Data Offsets と BusinessMonthBegin.isAnchored を用いた時系列データ分析

Pandas の Data Offsets は、時系列データの分析に役立つ便利な機能です。特定の日付や時間から、一定の期間(日数、月数、年数など)を前後に移動するオフセットを生成できます。BusinessMonthBegin は、営業日の月初めに移動するオフセットです。週末や祝日を含む通常の月間オフセットとは異なり、営業日だけを考慮します。


金融データ分析もこれで安心:pandas Milli.onOffset でミリ秒単位の価格変動を分析

pandas は Python で最も人気のあるデータ分析ライブラリの 1 つです。時系列データの処理においても非常に強力で、pandas. tseries モジュールには、日付や時刻の操作を簡単に行うための様々な機能が用意されています。その中でも pandas