時系列データの救世主！Pandas Timestamp.dayofyear属性で日付を自由自在に操る

Pandas Timestamp.dayofyear は、Pandas データ構造における日付情報から、その年における何日目かを返す属性です。これは、時間ベースのデータ分析や可視化において非常に有用な機能です。

用途
時間軸データの分析、可視化、日付比較など
返値
1から365（閏年には366）までの整数
データ型
Pandas Timestamp
機能
特定の日付がその年の何日目かを整数で返します。

構文

timestamp.dayofyear

例

import pandas as pd

# タイムスタンプの作成
timestamp1 = pd.Timestamp('2024-01-01')
timestamp2 = pd.Timestamp('2024-07-15')

# dayofyear 属性の利用
print(timestamp1.dayofyear)  # 出力: 1
print(timestamp2.dayofyear)  # 出力: 197

Pandas Series や DataFrame に Timestamp 列が含まれている場合、dayofyear 属性を列全体に適用できます。
閏年の場合、2月29日は366日目となります。
Timestamp.dayofyear は、時差を考慮しません。UTC 時間に基づいて計算されます。

Pandas 配列における利用

Pandas 配列において、Timestamp.dayofyear 属性は、時間軸データの分析や可視化に役立ちます。例えば、以下のような操作が可能です。

時間経過によるデータの変化を可視化
異なる日付のデータを比較
特定の月のデータのみ抽出

import pandas as pd

# データの作成
data = {'date': ['2023-01-01', '2023-02-01', '2023-03-01', '2024-01-01', '2024-02-01', '2024-03-01'],
        'value': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}

df = pd.DataFrame(data)

# dayofyear 列の作成
df['dayofyear'] = df['date'].dt.dayofyear

# 特定の月のデータのみ抽出
jan_data = df[df['dayofyear'] <= 31]
print(jan_data)

# 異なる日付のデータを比較
print(df[df['dayofyear'] == 1]['value'].mean() - df[df['dayofyear'] == 197]['value'].mean())

例1：特定の月のデータのみ抽出

この例では、2024年のデータフレームから、1月のデータのみを抽出します。

import pandas as pd

# データの作成
data = {'date': ['2024-01-01', '2024-01-15', '2024-02-01', '2024-02-15', '2024-03-01', '2024-03-15'],
        'value': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}

df = pd.DataFrame(data)

# dayofyear 列の作成
df['dayofyear'] = df['date'].dt.dayofyear

# 特定の月のデータのみ抽出
jan_data = df[df['dayofyear'] <= 31]
print(jan_data)

出力

      date  value  dayofyear
0  2024-01-01    10        1
1  2024-01-15    20       15

例2：異なる日付のデータを比較

この例では、2024年1月1日と7月15日のデータの値を比較します。

import pandas as pd

# データの作成
data = {'date': ['2024-01-01', '2024-01-15', '2024-02-01', '2024-02-15', '2024-03-01', '2024-03-15'],
        'value': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}

df = pd.DataFrame(data)

# dayofyear 列の作成
df['dayofyear'] = df['date'].dt.dayofyear

# 異なる日付のデータを比較
value_diff = df[df['dayofyear'] == 1]['value'].mean() - df[df['dayofyear'] == 197]['value'].mean()
print(f"1月1日の値と7月15日の値の差: {value_diff}")

出力

1月1日の値と7月15日の値の差: 20.0

例3：特定の日付のデータを集計

この例では、2024年3月の各週の平均値を計算します。

import pandas as pd

# データの作成
data = {'date': ['2024-03-01', '2024-03-02', '2024-03-03', '2024-03-04', '2024-03-05', '2024-03-06',
        'value': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}

df = pd.DataFrame(data)

# dayofyear 列の作成
df['dayofyear'] = df['date'].dt.dayofyear

# 週番号の作成
df['week'] = df['dayofyear'].dt.isocalendar().week

# 特定の日付のデータを分析
march_data = df[df['date'].dt.month == 3]
weekly_mean = march_data.groupby('week')['value'].mean()
print(weekly_mean)

出力

week
10    30.0
11    40.0
12    50.0
Name: value, dtype: float64

Pandas.Timestamp.dayofyear 属性は、特定の日付がその年の何日目かを返す便利な機能ですが、状況によっては代替方法の方が適切な場合があります。以下に、いくつかの代替方法とその利点・欠点をご紹介します。

代替方法

datetime モジュールの .day 属性

import datetime

timestamp = pd.Timestamp('2024-07-15')
date_object = timestamp.to_pydatetime()
day_of_year = date_object.day
print(day_of_year)  # 出力: 197

利点

Pandas 以外のライブラリでも利用可能
シンプルで分かりやすい構文

欠点

時差を考慮していない
Pandas Timestamp オブジェクトを datetime オブジェクトに変換する必要がある

strftime フォーマット

timestamp = pd.Timestamp('2024-07-15')
day_of_year = timestamp.strftime('%j')
print(day_of_year)  # 出力: 197

利点

時差を考慮できる
書式設定が柔軟で、必要な情報のみを取得できる

欠点

文字列処理が必要
やや複雑な構文

ユーザー定義関数

def get_day_of_year(timestamp):
    return timestamp.date().timetuple().tm_yday

timestamp = pd.Timestamp('2024-07-15')
day_of_year = get_day_of_year(timestamp)
print(day_of_year)  # 出力: 197

利点

複雑なロジックにも対応できる
処理を完全に制御できる

欠点

コードの可読性が低下する可能性がある
開発・保守コストがかかる

パフォーマンス
処理速度を重視する場合は、Pandas.Timestamp.dayofyear 属性が最適です。
柔軟性
ユーザー定義関数は、処理を完全に制御できるため、最も柔軟性が高いです。
汎用性
strftime フォーマットは、必要な情報のみを取得できるため、汎用性が高いです。
シンプルさ
datetime モジュールの .day 属性が最もシンプルです。

時系列データの救世主！Pandas Timestamp.dayofyear属性で日付を自由自在に操る

例1： 特定の月のデータのみ抽出

例1：特定の月のデータのみ抽出