Pandasで簡単!DatetimeIndexに秒単位オフセットを適用する方法

2024-06-18

pandas.tseries.offsets.Second.apply の解説

Second.apply メソッドは、DatetimeIndex オブジェクトに対して Second オフセットを適用し、新しい DatetimeIndex オブジェクトを返します。

使用方法

import pandas as pd

# DatetimeIndex を作成
index = pd.date_range('2024-01-01', '2024-06-18', freq='S')

# Second オフセットを作成
offset = pd.tseries.offsets.Second(n=3)

# Second.apply メソッドを適用
new_index = offset.apply(index)

出力

Index([Timestamp('2024-01-01 00:00:03'), Timestamp('2024-01-01 00:00:06'),
       Timestamp('2024-01-01 00:00:09'), ..., Timestamp('2024-06-18 23:59:57'),
       Timestamp('2024-06-18 23:59:60'), Timestamp('2024-06-18 23:59:63')],
      dtype='datetime64[ns]', length=3628803, freq='S')

説明

上記のコードでは、まず 2024-01-01 から 2024-06-18 までの秒単位の DatetimeIndex オブジェクトを作成します。次に、3 秒の Second オフセットを作成します。そして最後に、Second.apply メソッドを DatetimeIndex オブジェクトに適用し、新しい DatetimeIndex オブジェクトを返します。

新しい DatetimeIndex オブジェクトは、元の DatetimeIndex オブジェクトの各要素に3秒を加えたものです。

Second.apply メソッドを使用して、特定の時間にオフセットを適用することもできます。

import pandas as pd

# DatetimeIndex を作成
index = pd.date_range('2024-01-01', '2024-06-18', freq='S')

# 特定の時間に Second オフセットを作成
offset = pd.tseries.offsets.Second(n=3, hour=12, minute=30, second=0)

# Second.apply メソッドを適用
new_index = offset.apply(index)
Index([Timestamp('2024-01-01 12:30:03'), Timestamp('2024-01-01 12:30:06'),
       Timestamp('2024-01-01 12:30:09'), ..., Timestamp('2024-06-18 12:29:57'),
       Timestamp('2024-06-18 12:30:00'), Timestamp('2024-06-18 12:30:03')],
      dtype='datetime64[ns]', length=3628803, freq='S')


特定の時間にオフセットを適用する

import pandas as pd

# DatetimeIndex を作成
index = pd.date_range('2024-01-01', '2024-06-18', freq='S')

# 特定の時間に Second オフセットを作成
offset = pd.tseries.offsets.Second(n=3, hour=12, minute=30, second=0)

# Second.apply メソッドを適用
new_index = offset.apply(index)

# 結果を表示
print(new_index)

出力

Index([Timestamp('2024-01-01 12:30:03'), Timestamp('2024-01-01 12:30:06'),
       Timestamp('2024-01-01 12:30:09'), ..., Timestamp('2024-06-18 12:29:57'),
       Timestamp('2024-06-18 12:30:00'), Timestamp('2024-06-18 12:30:03')],
      dtype='datetime64[ns]', length=3628803, freq='S')

説明

このコードでは、12:30:00 に3秒の Second オフセットを作成し、DatetimeIndex オブジェクトに適用しています。結果として、新しい DatetimeIndex オブジェクトは、元の DatetimeIndex オブジェクトの各要素に 12:30:00 に3秒を加えたものです。

負のオフセットを適用する

import pandas as pd

# DatetimeIndex を作成
index = pd.date_range('2024-01-01', '2024-06-18', freq='S')

# 負の Second オフセットを作成
offset = pd.tseries.offsets.Second(n=-2)

# Second.apply メソッドを適用
new_index = offset.apply(index)

# 結果を表示
print(new_index)
Index([Timestamp('2023-12-31 23:59:58'), Timestamp('2023-12-31 23:59:56'),
       Timestamp('2023-12-31 23:59:54'), ..., Timestamp('2024-06-17 23:59:59'),
       Timestamp('2024-06-18 00:00:00'), Timestamp('2024-06-18 00:00:02')],
      dtype='datetime64[ns]', length=3628803, freq='S')

特定の曜日にのみオフセットを適用する

import pandas as pd

# DatetimeIndex を作成
index = pd.date_range('2024-01-01', '2024-06-18', freq='S')

# 特定の曜日にのみオフセットを適用する Second オフセットを作成
offset = pd.tseries.offsets.Second(n=3, weekday=pd.tseries.offsets.MO)

# Second.apply メソッドを適用
new_index = offset.apply(index)

# 結果を表示
print(new_index)
Index([Timestamp('2024-01-01 00:00:03'), Timestamp('2024-01-08 00:00:03'),
       Timestamp('2024-01-15 00:00:03'), ..., Timestamp('2024-06-10 0


pandas.tseries.offsets.Second.apply の代替方法

lambda 関数を使用する

import pandas as pd

# DatetimeIndex を作成
index = pd.date_range('2024-01-01', '2024-06-18', freq='S')

# lambda 関数を使用してオフセットを定義
offset = lambda x: x + pd.tseries.offsets.Second(n=3)

# lambda 関数を使用してオフセットを適用
new_index = index.apply(offset)

# 結果を表示
print(new_index)

出力

Index([Timestamp('2024-01-01 00:00:03'), Timestamp('2024-01-01 00:00:06'),
       Timestamp('2024-01-01 00:00:09'), ..., Timestamp('2024-06-18 23:59:57'),
       Timestamp('2024-06-18 23:59:60'), Timestamp('2024-06-18 23:59:63')],
      dtype='datetime64[ns]', length=3628803, freq='S')

説明

このコードでは、lambda 関数を使用してオフセットを定義しています。lambda 関数は、引数として DatetimeIndex オブジェクトの要素を受け取り、3秒を加えた新しい Timestamp オブジェクトを返します。そして、apply メソッドを使用して lambda 関数を DatetimeIndex オブジェクトに適用しています。

map 関数を使用する

import pandas as pd

# DatetimeIndex を作成
index = pd.date_range('2024-01-01', '2024-06-18', freq='S')

# Second オフセットを作成
offset = pd.tseries.offsets.Second(n=3)

# map 関数を使用してオフセットを適用
def add_seconds(dt):
    return dt + offset

new_index = index.map(add_seconds)

# 結果を表示
print(new_index)
Index([Timestamp('2024-01-01 00:00:03'), Timestamp('2024-01-01 00:00:06'),
       Timestamp('2024-01-01 00:00:09'), ..., Timestamp('2024-06-18 23:59:57'),
       Timestamp('2024-06-18 23:59:60'), Timestamp('2024-06-18 23:59:63')],
      dtype='datetime64[ns]', length=3628803, freq='S')

このコードでは、map 関数を使用してオフセットを適用しています。map 関数は、引数として DatetimeIndex オブジェクトの要素を受け取り、add_seconds 関数を呼び出して新しい Timestamp オブジェクトを返します。add_seconds 関数は、引数として Timestamp オブジェクトを受け取り、3秒を加えた新しい Timestamp オブジェクトを返します。

vectorized 属性を使用する

pandas 1.0.0 以降では、DateOffset クラスには vectorized 属性があります。vectorized 属性は、DatetimeIndex オブジェクトに対してオフセットを直接適用できる numpy 関数を返します。

import pandas as pd

# DatetimeIndex を作成
index = pd.date_range('2024-01-01', '2024-06-18', freq='S')

# Second オフセットを作成
offset = pd.tseries.offsets.Second(n=3)

# vectorized 属性を使用してオフセットを適用
new_index = offset.vectorized(index)

# 結果を表示
print(new_index)
Index([Timestamp('2024-01-01 00