Pandasで時系列データ分析を効率化！Timestamp.to_periodの使い方を徹底解説

Pandasライブラリには、時系列データの処理に特化した機能が多数提供されています。その中でも、pandas.Timestamp.to_periodメソッドは、TimestampオブジェクトをPeriodオブジェクトに変換するために用いられます。

TimestampオブジェクトとPeriodオブジェクト

• Periodオブジェクト
  特定の期間を表すデータ型です。月、四半期、年などの期間の長さを単位として持ちます。
• Timestampオブジェクト
  特定の時点を表すデータ型です。年、月、日、時、分、秒などの情報を含みます。

Timestamp.to_period メソッドの役割

pandas.Timestamp.to_periodメソッドは、TimestampオブジェクトをPeriodオブジェクトに変換することで、時系列データの分析をより効率的に行うことができます。

具体的な使用方法

import pandas as pd

# Timestampオブジェクトを作成
timestamp = pd.Timestamp('2023-01-01')

# TimestampオブジェクトをPeriodオブジェクトに変換
period = timestamp.to_period(freq='M')  # 月単位の期間に変換

# Periodオブジェクトの属性を確認
print(period.year)  # 2023
print(period.month)  # 1
print(period.start_time)  # 2023-01-01 00:00:00

上記の例では、2023-01-01というTimestampオブジェクトを、月単位の期間を表すPeriodオブジェクトに変換しています。

freq引数

pandas.Timestamp.to_periodメソッドには、freqという引数を指定することができます。この引数によって、Periodオブジェクトの期間の長さを設定できます。

値	期間
'D'	日
'W'	週
'M'	月
'Q'	四半期
'A'	年

---

import pandas as pd

# Timestampオブジェクトを作成
timestamp = pd.Timestamp('2024-06-16')

# 月単位の期間に変換
monthly_period = timestamp.to_period(freq='M')
print(monthly_period)  # Output: 2024-06

# 週単位の期間に変換
weekly_period = timestamp.to_period(freq='W')
print(weekly_period)  # Output: 2024-W25

# 四半期単位の期間に変換
quarterly_period = timestamp.to_period(freq='Q')
print(quarterly_period)  # Output: 2024Q2

# 年単位の期間に変換
yearly_period = timestamp.to_period(freq='A')
print(yearly_period)  # Output: 2024

Periodオブジェクトの属性を確認

import pandas as pd

# Timestampオブジェクトを作成
timestamp = pd.Timestamp('2024-06-16')

# 月単位の期間に変換
monthly_period = timestamp.to_period(freq='M')

# Periodオブジェクトの属性を確認
print(monthly_period.year)  # Output: 2024
print(monthly_period.month)  # Output: 6
print(monthly_period.start_time)  # Output: 2024-06-01 00:00:00
print(monthly_period.end_time)  # Output: 2024-07-01 00:00:00

Periodオブジェクトをリストに変換

import pandas as pd

# Timestampオブジェクトのリストを作成
timestamps = [pd.Timestamp('2024-01-01'), pd.Timestamp('2024-02-01'), pd.Timestamp('2024-03-01')]

# TimestampオブジェクトのリストをPeriodオブジェクトのリストに変換
monthly_periods = [timestamp.to_period(freq='M') for timestamp in timestamps]
print(monthly_periods)  # Output: [Period('2024-01'), Period('2024-02'), Period('2024-03')]

import pandas as pd

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'date': [pd.Timestamp('2024-01-01'), pd.Timestamp('2024-02-01'), pd.Timestamp('2024-03-01')], 'value': [10, 20, 30]})

# データフレームの'date'列をPeriodオブジェクトに変換
df['period'] = df['date'].to_period(freq='M')

# データフレームを表示
print(df)

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代替方法

1. pd.to_datetime と pd.DateOffset の組み合わせ
   

import pandas as pd

timestamp = pd.Timestamp('2024-06-16')
freq = 'M'  # 月単位の期間

# pd.to_datetime で文字列に変換
str_date = timestamp.strftime('%Y-%m-%d')

# pd.DateOffset で期間を生成
offset = pd.DateOffset(months=1)  # 月単位のオフセット

# 文字列とオフセットを使って Period オブジェクトを作成
period = pd.to_datetime(str_date) + offset

利点

• 柔軟性が高い。
• freq 引数以外にも、様々なオフセット単位を指定できる。

欠点

• 若干複雑で冗長な記述になる。

1. resample メソッド
   

import pandas as pd

timestamp = pd.Timestamp('2024-06-16')
df = pd.DataFrame({'value': [10]})
df['date'] = [timestamp]

# resample メソッドで Period オブジェクトに変換
resampled_df = df.resample('M')['value'].first()
period = resampled_df.index[0]

利点

欠点

• 単一の Timestamp オブジェクトのみを扱うことはできない。

カスタム関数

import pandas as pd

def to_period(timestamp, freq):
    # 独自の変換ロジックを実装
    # 例：月初めに変換するなど
    pass

timestamp = pd.Timestamp('2024-06-16')
freq = 'M'

period = to_period(timestamp, freq)

利点

• 特殊な変換ニーズに対応できる。
• 完全な制御が可能。

欠点

• 開発・保守コストがかかる。

状況に応じた適切な方法の選択

上記で紹介した方法はそれぞれ長所と短所があります。状況に応じて適切な方法を選択することが重要です。

• 完全な制御が必要で、特殊な変換ニーズがある場合は、カスタム関数を作成する必要があります。
• より柔軟な変換やデータフレーム全体の変換が必要であれば、pd.to_datetime と pd.DateOffset または resample メソッドを検討してください。
• シンプルで汎用性の高い方法が必要であれば、pandas.Timestamp.to_period を使用するのがおすすめです。