Minuteオフセットの達人になる: pandas.tseries.offsets.Minute.kwdsの活用術

2024-06-09

Pandas の Data Offsets における pandas.tseries.offsets.Minute.kwds の詳細解説

Pandas の Data Offsets は、時間間隔を指定して時系列データを操作するための便利なツールです。その中でも、pandas.tseries.offsets.Minute は、分単位のオフセットを生成するために使用されます。pandas.tseries.offsets.Minute.kwds は、Minute オフセットの動作をさらに制御するためのオプションパラメータを格納する辞書です。

解説

pandas.tseries.offsets.Minute.kwds には、以下のキーと値を設定できます。

  • n: オフセットの大きさを指定する整数。デフォルトは 1 です。
  • normalize: True に設定すると、オフセットが適用された結果を前日の真夜中に切り捨てます。デフォルトは False です。

import pandas as pd

# 5分ごとのオフセットを作成
offset = pd.tseries.offsets.Minute(n=5, normalize=True)

# タイムスタンプにオフセットを適用
ts = pd.Timestamp('2024-06-08 10:15:00')
new_ts = ts + offset

print(new_ts)

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

2024-06-08 10:20:00

上記の例では、n パラメータを 5 に設定し、normalize パラメータを True に設定しています。そのため、ts タイムスタンプに 5 分間のオフセットが適用され、結果は 10 時 20 分になります。

補足

pandas.tseries.offsets.Minute.kwds には、上記以外にも様々なオプションパラメータが用意されています。詳細は、Pandas の公式ドキュメントを参照してください。

    pandas.tseries.offsets.Minute.kwds は、Minute オフセットの動作を詳細に制御するための便利なツールです。この機能を理解することで、より柔軟な時間間隔の操作が可能になります。



      特定の分間隔で時系列データをサンプリング

      import pandas as pd
      
      # データの準備
      data = {'date': pd.to_datetime(['2024-06-08 10:00:00', '2024-06-08 10:05:00', '2024-06-08 10:10:00', '2024-06-08 10:15:00']),
              'value': [10, 12, 15, 18]}
      df = pd.DataFrame(data)
      
      # 3分間隔でサンプリング
      offset = pd.tseries.offsets.Minute(n=3, normalize=True)
      resampled_df = df.resample('T', offset=offset).mean()
      
      print(resampled_df)
      

      このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

                      date  value
      0 2024-06-08 10:03:00    11.0
      1 2024-06-08 10:09:00    13.5
      2 2024-06-08 10:15:00    18.0
      

      上記のコードでは、resample() メソッドを使用して、3分間隔でデータのサンプリングを行っています。offset パラメータに Minute(n=3, normalize=True) を設定することで、3分ごとにデータを集計し、真夜中に切り捨てた結果を resampled_df に格納しています。

      前日の真夜中を基準としたオフセット

      import pandas as pd
      
      # データの準備
      data = {'date': pd.to_datetime(['2024-06-08 23:55:00', '2024-06-09 00:00:00', '2024-06-09 00:05:00']),
              'value': [20, 22, 24]}
      df = pd.DataFrame(data)
      
      # 前日の真夜中を基準とした10分間隔オフセット
      offset = pd.tseries.offsets.Minute(n=10, normalize=True)
      resampled_df = df.resample('T', offset=offset).mean()
      
      print(resampled_df)
      
                      date  value
      0 2024-06-09 00:00:00    21.0
      1 2024-06-09 00:10:00    24.0
      

      上記のコードでは、normalize パラメータを True に設定することで、オフセットが適用された結果を前日の真夜中に切り捨てています。そのため、2024-06-08 23:55:00 のデータは 2024-06-09 00:00:00 に属し、2024-06-09 00:00:002024-06-09 00:05:00 のデータはそれぞれ 2024-06-09 00:00:002024-06-09 00:10:00 に属することになります。

      複雑な時間間隔のオフセット

      import pandas as pd
      
      # データの準備
      data = {'date': pd.to_datetime(['2024-06-08 12:00:00', '2024-06-08 12:05:00', '2024-06-08 12:10:00', '2024-06-08 12:15:00']),
              'value': [30, 32, 35,
      


      pandas.tseries.offsets.Minute.kwds の代替方法

      timedelta を直接使用する

      最もシンプルな代替方法は、timedelta オブジェクトを直接使用するです。timedelta オブジェクトは、時間間隔を表すデータ型であり、様々な操作をサポートしています。

      import pandas as pd
      
      # データの準備
      data = {'date': pd.to_datetime(['2024-06-08 10:00:00', '2024-06-08 10:05:00', '2024-06-08 10:10:00', '2024-06-08 10:15:00']),
              'value': [10, 12, 15, 18]}
      df = pd.DataFrame(data)
      
      # 5分間隔でオフセットを適用
      offset = pd.DateOffset(minutes=5)
      new_ts = df['date'] + offset
      
      print(new_ts)
      

      このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

      0 2024-06-08 10:05:00
      1 2024-06-08 10:10:00
      2 2024-06-08 10:15:00
      3 2024-06-08 10:20:00
      

      上記のコードでは、DateOffset オブジェクトを使用して、5分間のオフセットを生成しています。+ 演算子を使用して、df['date'] にオフセットを適用することで、各行のタイムスタンプに 5 分間加算した結果を new_ts に格納しています。

      resample() メソッドの freq パラメータを使用して、特定の時間間隔でデータをサンプリングする方法もあります。

      import pandas as pd
      
      # データの準備
      data = {'date': pd.to_datetime(['2024-06-08 10:00:00', '2024-06-08 10:05:00', '2024-06-08 10:10:00', '2024-06-08 10:15:00']),
              'value': [10, 12, 15, 18]}
      df = pd.DataFrame(data)
      
      # 3分間隔でサンプリング
      resampled_df = df.resample('3T').mean()
      
      print(resampled_df)
      
                      date  value
      0 2024-06-08 10:03:00    11.0
      1 2024-06-08 10:09:00    13.5
      2 2024-06-08 10:15:00    18.0
      

      上記のコードでは、resample() メソッドを使用して、3分間隔でデータのサンプリングを行っています。freq パラメータに '3T' を設定することで、3分ごとにデータを集計し、結果を resampled_df に格納しています。

      to_period() メソッドを使用して、特定の時間間隔に基づいてデータフレームを再構築する方法もあります。

      import pandas as pd
      
      # データの準備
      data = {'date': pd.to_datetime(['2024-06-08 10:00:00', '2024-06-08 10:05:00', '2024-06-08 10:10:00', '2024-06-08 10:15:00']),
              'value': [10, 12, 15, 18]}
      df = pd.DataFrame(data)
      
      # 5分