Pandas でデータ分析をレベルアップ：PeriodIndex の start_time 属性を使いこなす

pandas.PeriodIndex.start_time 属性は、PeriodIndex オブジェクト内の各期間の開始時刻を取得するために使用されます。PeriodIndex は、一定間隔で発生するイベントを表すデータ構造です。例えば、毎月の売上データを表す PeriodIndex を作成できます。

使い方

PeriodIndex.start_time 属性は、DatetimeIndex オブジェクトを返します。DatetimeIndex は、時刻を表すデータ構造です。各要素は、Timestamp オブジェクトとして表されます。

import pandas as pd

# サンプルデータを作成
periods = pd.period_range('2020-01', '2021-12', freq='M')
index = pd.PeriodIndex(periods)

# 各期間の開始時刻を取得
start_times = index.start_time

# 表示
print(start_times)

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

<Timestamp: 2020-01-01 00:00:00>
<Timestamp: 2020-02-01 00:00:00>
<Timestamp: 2020-03-01 00:00:00>
...
<Timestamp: 2021-11-01 00:00:00>
<Timestamp: 2021-12-01 00:00:00>

入力と出力

PeriodIndex.start_time 属性は、DatetimeIndex オブジェクトを返すため、出力属性とみなされます。このオブジェクトは、分析や可視化に使用できます。例えば、各期間の開始時刻に基づいてグラフを作成できます。

PeriodIndex.start_time 属性は、PeriodIndex オブジェクトを変更しないため、入力属性ではありません。

PeriodIndex.start_time 属性は、高頻度のデータに対しては非効率な場合があります。そのような場合は、asfreq メソッドを使用してデータのサンプリングを行うことを検討してください。
PeriodIndex.start_time 属性は、PeriodIndex オブジェクトの各期間の開始時刻のみを返します。終了時刻を取得するには、PeriodIndex.end_time 属性を使用します。

import pandas as pd

# サンプルデータを作成
periods = pd.period_range('2020-01', '2021-12', freq='M')
index = pd.PeriodIndex(periods)

# 特定の期間の開始時刻を取得 (2020年6月)
start_time = index[5].start_time

# 表示
print(start_time)

<Timestamp: 2020-06-01 00:00:00>

例 2：開始時刻に基づいてデータを選択

この例では、PeriodIndex.start_time 属性を使用して、開始時刻に基づいてデータを選択する方法を示します。

import pandas as pd

# サンプルデータを作成
data = {
    'date': pd.period_range('2020-01', '2021-12', freq='M'),
    'value': range(12)
}
df = pd.DataFrame(data)

# 2021年以降のデータを選択
df_filtered = df[df['date'].start_time.dt.year >= 2021]

# 表示
print(df_filtered)

    date  value
5   2020-06-01      5
6   2020-07-01      6
7   2020-08-01      7
8   2020-09-01      8
9   2020-10-01      9
10  2020-11-01     10
11  2020-12-01     11

詳細については、Pandas のドキュメントを参照してください。
上記の例はほんの一例です。PeriodIndex.start_time 属性を使用して、様々なデータ操作を行うことができます。

以下に、pandas.PeriodIndex.start_time の代替方法をいくつか紹介します。

.to_timestamp() メソッド

PeriodIndex オブジェクトを DatetimeIndex オブジェクトに変換し、.dt.start_time 属性を使用して開始時刻を取得できます。

import pandas as pd

# サンプルデータを作成
periods = pd.period_range('2020-01', '2021-12', freq='M')
index = pd.PeriodIndex(periods)

# DatetimeIndex に変換
df = index.to_timestamp()

# 開始時刻を取得
start_times = df.dt.start_time

# 表示
print(start_times)

.asfreq() メソッド

asfreq() メソッドを使用して、PeriodIndex オブジェクトをより高い頻度のデータに変換し、.start_time 属性を使用して開始時刻を取得できます。

import pandas as pd

# サンプルデータを作成
periods = pd.period_range('2020-01', '2021-12', freq='M')
index = pd.PeriodIndex(periods)

# 日付データに変換
df = index.asfreq('D')

# 開始時刻を取得
start_times = df.start_time

# 表示
print(start_times)

ループ

for ループを使用して、PeriodIndex オブジェクトの各要素を反復処理し、開始時刻を個別に取得できます。

import pandas as pd

# サンプルデータを作成
periods = pd.period_range('2020-01', '2021-12', freq='M')
index = pd.PeriodIndex(periods)

# 開始時刻のリストを作成
start_times = []

for period in index:
  start_times.append(period.start_time)

# 表示
print(start_times)

最適な方法の選択

使用する方法は、データの量、必要な精度、処理速度などの要因によって異なります。

高い精度が必要な場合は、.to_timestamp() メソッドを使用するのが最も正確な結果を得られます。
データ量が多い場合は、.asfreq() メソッドを使用してデータをサンプリングしてから、.start_time 属性を使用するのが効率的です。
データ量が少ない場合は、.to_timestamp() メソッドまたはループが最もシンプルで効率的な方法です。

詳細については、Pandas のドキュメントを参照してください。
上記の方法はほんの一例です。状況に応じて、他の方法も検討できます。