Pandas Data Offsets: 高精度時間操作を可能にする「Tick」クラスの徹底解説

2024-04-27

Pandas Data Offsets: pandas.tseries.offsets.Tick.apply の詳細解説

Pandas の pandas.tseries.offsets モジュールは、時間間隔に基づいて日付を操作するための強力なツールを提供します。その中でも、pandas.tseries.offsets.Tick クラスは、ミリ秒単位の高精度な時間間隔を扱うために使用されます。

pandas.tseries.offsets.Tick.apply メソッドは、Tick オブジェクトを Pandas データフレームやシリーズに適用し、各要素に時間間隔を基づいたオフセットを追加します。これは、金融データ分析や高頻度取引など、ミリ秒単位の精度が重要な場合に役立ちます。

メソッドの構文

pandas.tseries.offsets.Tick.apply(series, offset=None)

引数

  • series: オフセットを適用する Pandas データフレームまたはシリーズ
  • offset: 適用する Tick オブジェクト。デフォルトは Tick() (1ミリ秒)

戻り値

オフセットが適用された新しい Pandas データフレームまたはシリーズ

メソッドの動作

  1. series の各要素に対して、offset を適用して新しい日付を計算します。
  2. 新しい日付を series のインデックスに設定します。
  3. series の値を新しいインデックスに沿って再配置します。

import pandas as pd

# データフレームを作成
data = {'timestamp': [pd.Timestamp('2023-01-01 09:00:00'), pd.Timestamp('2023-01-01 09:00:01'), pd.Timestamp('2023-01-01 09:00:02')]}
df = pd.DataFrame(data)

# 1ミリ秒のオフセットを適用
offset = pd.tseries.offsets.Tick(1)
df_offset = offset.apply(df)

print(df_offset)

出力

          timestamp
0 2023-01-01 09:00:00.001
1 2023-01-01 09:00:01.001
2 2023-01-01 09:00:02.001

補足

  • Tick オフセットは、時間帯を考慮しません。そのため、異なる時間帯のデータに適用すると、誤った結果が生じる可能性があります。
  • Tick オフセットは、高頻度なデータに対してのみ使用してください。低頻度なデータに適用すると、計算量が多くなり、パフォーマンスが低下する可能性があります。

pandas.tseries.offsets.Tick.apply メソッドは、ミリ秒単位の高精度な時間間隔を Pandas データフレームやシリーズに適用するための便利なツールです。金融データ分析や高頻度取引など、ミリ秒単位の精度が重要な場合に活用できます。



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DateOffset サブクラス

Pandas は、さまざまな時間間隔を表すための DateOffset サブクラスをいくつか提供しています。これらのサブクラスを使用して、日付を特定の時間間隔だけ前後に移動できます。

  • BDay: 営業日単位の時間間隔
  • Week: 週単位の時間間隔
  • MonthEnd: 月末単位の時間間隔
  • YearEnd: 年末単位の時間間隔

import pandas as pd

# データフレームを作成
data = {'timestamp': [pd.Timestamp('2023-01-01 09:00:00'), pd.Timestamp('2023-01-01 09:00:01'), pd.Timestamp('2023-01-01 09:00:02')]}
df = pd.DataFrame(data)

# 1日前の日付を取得
offset = pd.DateOffset(days=1)
df_offset = df.timestamp - offset

print(df_offset)

出力

0 2023-12-31 09:00:00
1 2023-12-31 09:00:01
2 2023-12-31 09:00:02

timedelta オブジェクトを使用して、日付を特定の時間間隔だけ前後に移動できます。

import pandas as pd

# データフレームを作成
data = {'timestamp': [pd.Timestamp('2023-01-01 09:00:00'), pd.Timestamp('2023-01-01 09:00:01'), pd.Timestamp('2023-01-01 09:00:02')]}
df = pd.DataFrame(data)

# 1日前の日付を取得
offset = pd.Timedelta(days=1)
df_offset = df.timestamp - offset

print(df_offset)

出力

0 2023-12-31 09:00:00
1 2023-12-31 09:00:01
2 2023-12-31 09:00:02

shift() メソッドを使用して、データフレームまたはシリーズの各要素を特定の時間間隔だけ前後に移動できます。

import pandas as pd

# データフレームを作成
data = {'timestamp': [pd.Timestamp('2023-01-01 09:00:00'), pd.Timestamp('2023-01-01 09:00:01'), pd.Timestamp('2023-01-01 09:00:02')], 'value': [1, 2, 3]}
df = pd.DataFrame(data)

# 1日前の値を取得
df_offset = df.shift(periods=1)

print(df_offset)

出力

          timestamp       value
0 2022-12-31 09:00:00  NaN
1 2023-01-01 09:00:00     1
2 2023-01-01 09:00:01     2

resample() メソッドを使用して、データフレームまたはシリーズを特定の時間間隔で再サンプリングできます。

import pandas as pd

# データフレームを作成
data = {'timestamp': [pd.Timestamp('2023-01-01 09:00:00'), pd.Timestamp('2023-01-01 09:00:01'), pd.Timestamp('2023-01-01 09:00:02')], 'value': [1, 2, 3]}
df = pd.DataFrame(data)

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