Pandas時間ベースデータ処理の落とし穴：NullFrequencyErrorを防ぐ5つの方法

pandas.errors.NullFrequencyError は、Pandas ライブラリで DatetimeIndex, TimedeltaIndex, または PeriodIndex オブジェクトの shift メソッドを使用しようとしたときに発生するエラーです。これらのインデックスは時間ベースのデータを表すため、有効な周波数 (freq) を持つ必要があります。周波数が None または NA の場合、このエラーが発生します。

エラーが発生する原因

このエラーは、以下の操作を行ったときに発生します。

オブジェクトの周波数が None または NA である
DatetimeIndex, TimedeltaIndex, または PeriodIndex オブジェクトの shift メソッドを呼び出す

エラーの解決方法

このエラーを解決するには、以下のいずれかの方法を実行する必要があります。

周波数が None または NA であるオブジェクトに対して shift メソッドを使用しない
オブジェクトの周波数を有効な値に設定する

例

以下の例は、pandas.errors.NullFrequencyError が発生する状況を示しています。

import pandas as pd

# DatetimeIndex オブジェクトを作成
dates = pd.to_datetime(['2020-01-01', '2020-02-01', '2020-03-01'])
index = pd.DatetimeIndex(dates)

# 周波数を None に設定
index.freq = None

# shift メソッドを呼び出す
try:
  shifted_index = index.shift(1)
except pandas.errors.NullFrequencyError as e:
  print(e)

このコードを実行すると、以下のエラーが出力されます。

<class 'pandas.errors.NullFrequencyError'>: Cannot shift with no freq

オブジェクトの周波数を有効な値に設定する

index.freq = 'M'  # 月単位の周波数に設定
shifted_index = index.shift(1)
print(shifted_index)

周波数が None または NA であるオブジェクトに対して shift メソッドを使用しない

new_index = index.copy()
new_index.freq = 'M'  # 月単位の周波数に設定
shifted_index = new_index.shift(1)
print(shifted_index)

pandas.errors.NullFrequencyError は、Pandas バージョン 1.4.4 以降で発生します。

例 1：DatetimeIndex の周波数を設定

この例では、DatetimeIndex オブジェクトを作成し、その周波数を月単位 ('M') に設定します。その後、shift メソッドを使用してインデックスを 1 期間シフトします。

import pandas as pd

# DatetimeIndex オブジェクトを作成
dates = pd.to_datetime(['2020-01-01', '2020-02-01', '2020-03-01'])
index = pd.DatetimeIndex(dates)

# 周波数を月単位に設定
index.freq = 'M'

# 1 期間シフト
shifted_index = index.shift(1)
print(shifted_index)

例 2：TimedeltaIndex の周波数を設定

この例では、TimedeltaIndex オブジェクトを作成し、その周波数を 4 時間単位 ('4H') に設定します。その後、shift メソッドを使用してインデックスを 2 期間シフトします。

import pandas as pd

# TimedeltaIndex オブジェクトを作成
td = pd.to_timedelta(['1h', '2h', '3h'])
index = pd.TimedeltaIndex(td)

# 周波数を 4 時間単位に設定
index.freq = '4H'

# 2 期間シフト
shifted_index = index.shift(2)
print(shifted_index)

例 3：PeriodIndex の周波数を設定

この例では、PeriodIndex オブジェクトを作成し、その周波数を四半期単位 ('Q') に設定します。その後、shift メソッドを使用してインデックスを 1 期間シフトします。

import pandas as pd

# PeriodIndex オブジェクトを作成
periods = pd.Period(['2020Q1', '2020Q2', '2020Q3'])
index = pd.PeriodIndex(periods)

# 周波数を四半期単位に設定
index.freq = 'Q'

# 1 期間シフト
shifted_index = index.shift(1)
print(shifted_index)

例 4：copy を使用して新しいインデックスを作成

この例では、DatetimeIndex オブジェクトの周波数が None である場合に、copy を使用して新しいインデックスを作成する方法を示します。新しいインデックスには、有効な周波数 ('M') が設定されます。その後、shift メソッドを使用して新しいインデックスを 1 期間シフトします。

import pandas as pd

# DatetimeIndex オブジェクトを作成
dates = pd.to_datetime(['2020-01-01', '2020-02-01', '2020-03-01'])
index = pd.DatetimeIndex(dates)

# 周波数を None に設定
index.freq = None

# コピーを作成し、周波数を月単位に設定
new_index = index.copy()
new_index.freq = 'M'

# 1 期間シフト
shifted_index = new_index.shift(1)
print(shifted_index)

具体的な状況に応じて、コードを調整する必要があります。
これらの例は、pandas.errors.NullFrequencyError を回避するための基本的な方法を示しています。

インデックスの周波数を設定する

最も一般的な解決方法は、DatetimeIndex, TimedeltaIndex, または PeriodIndex オブジェクトの freq 属性を使用して、インデックスの周波数を有効な値に設定することです。有効な周波数の例としては、'M' (月)、'D' (日)、'H' (時間)、'T' (秒) などがあります。

import pandas as pd

# DatetimeIndex オブジェクトを作成
dates = pd.to_datetime(['2020-01-01', '2020-02-01', '2020-03-01'])
index = pd.DatetimeIndex(dates)

# 周波数を月単位に設定
index.freq = 'M'

# 1 期間シフト
shifted_index = index.shift(1)
print(shifted_index)

copy を使用して新しいインデックスを作成する

インデックスの周波数が変更できない場合、copy メソッドを使用して新しいインデックスを作成し、その周波数を設定することができます。

import pandas as pd

# DatetimeIndex オブジェクトを作成
dates = pd.to_datetime(['2020-01-01', '2020-02-01', '2020-03-01'])
index = pd.DatetimeIndex(dates)

# コピーを作成し、周波数を月単位に設定
new_index = index.copy()
new_index.freq = 'M'

# 1 期間シフト
shifted_index = new_index.shift(1)
print(shifted_index)

asfreq メソッドを使用する

asfreq メソッドを使用して、インデックスを指定された周波数に変換することができます。

import pandas as pd

# DatetimeIndex オブジェクトを作成
dates = pd.to_datetime(['2020-01-01', '2020-02-01', '2020-03-01'])
index = pd.DatetimeIndex(dates)

# 月単位の周波数に変換
new_index = index.asfreq('M')

# 1 期間シフト
shifted_index = new_index.shift(1)
print(shifted_index)

resample メソッドを使用する

resample メソッドを使用して、インデックスを指定された周波数にリサンプリングすることができます。

import pandas as pd

# DatetimeIndex オブジェクトを作成
dates = pd.to_datetime(['2020-01-01', '2020-02-01', '2020-03-01'])
index = pd.DatetimeIndex(dates)

# 月単位にリサンプリング
new_index = index.resample('M')

# 1 期間シフト
shifted_index = new_index.shift(1)
print(shifted_index)

to_period メソッドを使用する

to_period メソッドを使用して、DatetimeIndex オブジェクトを PeriodIndex オブジェクトに変換することができます。

import pandas as pd

# DatetimeIndex オブジェクトを作成
dates = pd.to_datetime(['2020-01-01', '2020-02-01', '2020-03-01'])
index = pd.DatetimeIndex(dates)

# 四半期単位の PeriodIndex に変換
new_index = index.to_period('Q')

# 1 期間シフト
shifted_index = new_index.shift(1)
print(shifted_index)

特定の状況でどの方法が最適かわからない場合は、Pandas コミュニティのフォーラムや Stack Overflow で
上記の方法は、状況に応じて選択する必要があります。