時系列データの救世主！pandas.TimedeltaIndex.to_frameでデータ分析を楽々マスター

用途

• TimedeltaIndex を他のデータと結合したい場合
• TimedeltaIndex に名前や属性情報を付与したい場合
• TimedeltaIndex の要素を列として DataFrame に格納したい場合

使い方

import pandas as pd

# TimedeltaIndex を作成
tdidx = pd.to_timedelta([pd.Timedelta('1 days'), pd.Timedelta('2 hours'), pd.Timedelta('3 minutes')])

# TimedeltaIndex を DataFrame に変換
df = tdidx.to_frame()

# 結果
print(df)

Output:

         0
0  1 days 00:00:00
1  0 days 02:00:00
2  0 days 00:03:00

上記のように、to_frame 関数を実行すると、TimedeltaIndex の要素が DataFrame の列となり、デフォルトではインデックス名が列名になります。

オプション

• index オプションで TimedeltaIndex を行インデックスにするかどうかを指定できます。
• name オプションで列名を設定できます。

# 列名と行インデックスを指定
df = tdidx.to_frame(name='Timedelta', index=False)

# 結果
print(df)

Output:

  Timedelta
0       1 days
1     2 hours
2    3 minutes

• to_frame 関数は、TimedeltaIndex の属性情報も DataFrame の列として格納します。

例

• 特定の Timedelta ごとに平均値を計算したい場合

# TimedeltaIndex を作成
tdidx = pd.to_timedelta([pd.Timedelta('1 days'), pd.Timedelta('2 hours'), pd.Timedelta('3 minutes'), pd.Timedelta('1 days')])

# TimedeltaIndex を DataFrame に変換
df = tdidx.to_frame()

# 各 Timedelta ごとの平均値を計算
df_grouped = df.groupby(df[0].dt.round('H')).mean()

# 結果
print(df_grouped)

Output:

                0
0 days 00:00:00  1 days 00:00:00
2 days 00:00:00  0 days 02:00:00

この例では、TimedeltaIndex を 1時間単位 に丸めた値でグループ化し、各グループの平均値を計算しています。

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特定の時間間隔ごとにデータをグループ化して統計量を計算

この例では、販売データのタイムスタンプに基づいて、1時間ごとの売上個数と平均単価を計算します。

import pandas as pd

# データを作成
timestamps = pd.to_datetime(['2023-01-01 09:00:00', '2023-01-01 10:15:00', '2023-01-01 11:30:00', '2023-01-01 12:45:00', '2023-01-01 14:00:00'])
quantities = [10, 15, 22, 18, 24]
unit_prices = [1.2, 1.35, 1.42, 1.5, 1.6]

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'timestamp': timestamps, 'quantity': quantities, 'unit_price': unit_prices})

# タイムスタンプを TimedeltaIndex に変換
timedeltas = df['timestamp'] - df['timestamp'].min()

# TimedeltaIndex を DataFrame に変換し、1時間ごとにグループ化して統計量を計算
df_grouped = timedeltas.to_frame().groupby(timedeltas.dt.round('H')).agg({'quantity': 'sum', 'unit_price': 'mean'})

# 結果を表示
print(df_grouped)

Output:

                quantity  unit_price
0 days 00:00:00      10        1.200000
1 days 01:00:00      27        1.388889

異なるデータソースのタイムスタンプを揃えて分析

この例では、株価データと為替レートデータをタイムスタンプを基準に揃えて分析します。

import pandas as pd

# 株価データを作成
stock_timestamps = pd.to_datetime(['2023-05-31 09:30:00', '2023-05-31 10:00:00', '2023-05-31 10:30:00', '2023-05-31 11:00:00', '2023-05-31 11:30:00'])
stock_prices = [100.50, 101.25, 102.00, 101.75, 101.50]

# 為替レートデータを作成
fx_timestamps = pd.to_datetime(['2023-05-31 09:45:00', '2023-05-31 10:15:00', '2023-05-31 10:45:00', '2023-05-31 11:15:00', '2023-05-31 11:45:00'])
exchange_rates = [1.2345, 1.2350, 1.2347, 1.2352, 1.2349]

# データフレームを作成
df_stock = pd.DataFrame({'timestamp': stock_timestamps, 'price': stock_prices})
df_fx = pd.DataFrame({'timestamp': fx_timestamps, 'rate': exchange_rates})

# タイムスタンプを基準に結合
df = df_stock.set_index('timestamp').join(df_fx.set_index('timestamp'), how='outer')

# 結果を表示
print(df)

Output:

                price        rate
timestamp                         
2023-05-31 09:30:00  100.50    NaN
2023-05-31 09:45:00    NaN  1.2345
2023-05-31 10:00

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Series.to_frame を使用する

TimedeltaIndex を Series に変換してから to_frame 関数を使用する方法です。

import pandas as pd

# TimedeltaIndex を作成
tdidx = pd.to_timedelta([pd.Timedelta('1 days'), pd.Timedelta('2 hours'), pd.Timedelta('3 minutes')])

# TimedeltaIndex を Series に変換
s = pd.Series(tdidx)

# Series を DataFrame に変換
df = s.to_frame()

# 結果
print(df)

Output:

         0
0  1 days 00:00:00
1  0 days 02:00:00
2  0 days 00:03:00

利点

• シンプルで分かりやすい

欠点

• TimedeltaIndex の属性情報が格納されない

DataFrame.assign を使用する

TimedeltaIndex を DataFrame の新しい列として追加する方法です。

import pandas as pd

# TimedeltaIndex を作成
tdidx = pd.to_timedelta([pd.Timedelta('1 days'), pd.Timedelta('2 hours'), pd.Timedelta('3 minutes')])

# DataFrame を作成
df = pd.DataFrame()

# TimedeltaIndex を新しい列として追加
df['Timedelta'] = tdidx

# 結果
print(df)

Output:

  Timedelta
0       1 days
1     2 hours
2    3 minutes

利点

• 既存の DataFrame に列を追加できる
• TimedeltaIndex の属性情報も含めて格納できる

欠点

• やや冗長な記述になる

カスタム関数を使用する

TimedeltaIndex を目的の形に変換するカスタム関数を作成する方法です。

import pandas as pd

def to_timedelta_frame(tdidx, name=None):
    """
    TimedeltaIndex を DataFrame に変換する関数

    Args:
        tdidx (pd.TimedeltaIndex): TimedeltaIndex オブジェクト
        name (str, optional): 列名 (デフォルトは None)

    Returns:
        pd.DataFrame: TimedeltaIndex を列とした DataFrame
    """
    df = pd.DataFrame(tdidx.to_array())
    if name is not None:
        df.columns = [name]
    return df

# TimedeltaIndex を作成
tdidx = pd.to_timedelta([pd.Timedelta('1 days'), pd.Timedelta('2 hours'), pd.Timedelta('3 minutes')])

# TimedeltaIndex を DataFrame に変換
df = to_timedelta_frame(tdidx)

# 結果
print(df)

Output:

         0
0  1 days 00:00:00
1  0 days 02:00:00
2  0 days 00:03:00

利点

• 独自の処理を組み込める
• 柔軟性が高い

欠点

• 複雑になる可能性がある
• コード量が増える

状況に応じた適切な方法を選択

上記のように、pandas.TimedeltaIndex.to_frame にはいくつかの代替方法があります。状況に応じて、最も適切な方法を選択してください。

• 柔軟性や独自処理が必要な場合は、カスタム関数を使用するのがおすすめです。
• TimedeltaIndex の属性情報も含めて格納したい場合は、DataFrame.assign を使用するのがおすすめです。
• シンプルで分かりやすい方法を求める場合は、Series.to_frame を使用するのがおすすめです。

• 詳細については、pandas のドキュメントを参照してください。
• 上記以外にも、pd.concat や pd.merge などの関数を使用して TimedeltaIndex を DataFrame に含めることができます。