背景
-
PandasのDataFrameの時系列データを取り扱っている際に、毎日や毎時間といったdatetime型のindexが必要になることがあります。 - 時系列の
indexはstr型で作成してしまうこともありますが、データの抽出や加工のことを考えるとしっかりとdatetime型のindexを使いたいというニーズがあると思います。 - pandas.date_rangeを使用すれば簡単に作成できるので作成方法を紹介します。
目標
-
Pandasのdatetime型のindexを自在に作成できるようになる。
pandas.date_rangeを使用し、datetime型のindexを持つDataFrameを作成する方法
-
pandas.date_rangeの使い方は簡単で、以下のように、
startとendにindexを作成したい期間を指定するだけで、等差のdatetime型のindexが作成されます。
毎日（date）のDatetimeIndexを作成する。（期間指定）
import pandas as pd
import numpy as np
#毎日（date）のDatetimeIndexを作成する。（期間指定）
date_index = pd.date_range(start='2023-01-01', end='2023-01-05')
print(date_index)
#DatetimeIndex(['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03', '2023-01-04',
# '2023-01-05'],
# dtype='datetime64[ns]', freq='D')
- 上記で作成した、
DatetimeIndexをindexに指定してdfを作成します。
上記で作成した、DatetimeIndexをindexに指定してdfを作成する。
#上記で作成した、DatetimeIndexをindexに指定してdfを作成する。
df = pd.DataFrame(np.arange(5).reshape(5, 1), columns = ['data'], index = date_index)
print(df)
# data
#2023-01-01 00:00:00 0
#2023-01-01 06:00:00 1
#2023-01-01 12:00:00 2
#2023-01-01 18:00:00 3
#2023-01-02 00:00:00 4
- 作成した
dfのindexがDatetimeIndexとなっているかを確認します。
dfのindexがDatetimeIndexになっているか確認する。
#dfのindexがDatetimeIndexになっているか確認する。
print(df.info())
#<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
#DatetimeIndex: 5 entries, 2018-01-01 to 2018-01-05
#Freq: D
#Data columns (total 1 columns):
# # Column Non-Null Count Dtype
#--- ------ -------------- -----
# 0 data 5 non-null int64
#dtypes: int64(1)
#memory usage: 80.0 bytes
その他pandas.date_rangeの様々な使い方
毎日（date）のDatetimeIndexを作成（indexの作成個数指定：前から）
毎日（date）のDatetimeIndexを作成する。（indexの作成個数指定：前から）
#毎日（date）のDatetimeIndexを作成する。（indexの作成個数指定：前から）
date_index = pd.date_range(start='2023-01-01', periods=8)
print(date_index)
# DatetimeIndex(['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03', '2023-01-04',
# '2023-01-05', '2023-01-06', '2023-01-07', '2023-01-08'],
# dtype='datetime64[ns]', freq='D')
毎日（date）のDatetimeIndexを作成（indexの作成個数指定：後ろから）
毎日（date）のDatetimeIndexを作成する。（indexの作成個数指定：後ろから）
#毎日（date）のDatetimeIndexを作成する。（indexの作成個数指定：後ろから）
date_index = pd.date_range(end='2023-01-01', periods=8)
print(date_index)
# DatetimeIndex(['2022-12-25', '2022-12-26', '2022-12-27', '2022-12-28',
# '2022-12-29', '2022-12-30', '2022-12-31', '2023-01-01'],
# dtype='datetime64[ns]', freq='D')
タイムゾーン（tz）を追加したindexの作成
タイムゾーン（tz）を追加したindexを作成する。
#タイムゾーン（tz）を追加したindexを作成する。
date_index = pd.date_range(start='2023-01-01', periods=8, tz='Asia/Tokyo')
print(date_index)
# DatetimeIndex(['2023-01-01 00:00:00+09:00', '2023-01-02 00:00:00+09:00',
# '2023-01-03 00:00:00+09:00', '2023-01-04 00:00:00+09:00',
# '2023-01-05 00:00:00+09:00', '2023-01-06 00:00:00+09:00',
# '2023-01-07 00:00:00+09:00', '2023-01-08 00:00:00+09:00'],
# dtype='datetime64[ns, Asia/Tokyo]', freq='D')
指定期間を等分に分割した時刻のindexの作成
指定期間を等分に分割した時刻のindexを作成する。
#指定期間を等分に分割した時刻のindexを作成する。
date_index = pd.date_range(start='2023-01-01', end='2023-01-02', periods=5)
print(date_index)
# DatetimeIndex(['2023-01-01 00:00:00', '2023-01-01 06:00:00',
# '2023-01-01 12:00:00', '2023-01-01 18:00:00',
# '2023-01-02 00:00:00'],
# dtype='datetime64[ns]', freq=None)
指定時刻から指定個数の時間を等差時間で増加するindexの作成
指定時刻から指定個数の時間を等差時間で増加するindexを作成する。
#指定時刻から指定個数の時間を等差時間で増加するindexを作成する。
#1ヶ月ごと（M）
date_index = pd.date_range(start='2023-01-01', periods=5, freq='M')
print(date_index)
# DatetimeIndex(['2023-01-31', '2023-02-28', '2023-03-31', '2023-04-30',
# '2023-05-31'],
# dtype='datetime64[ns]', freq='M')
#1日ごと（D）
date_index = pd.date_range(start='2023-01-01', periods=5, freq='D')
print(date_index)
# DatetimeIndex(['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03', '2023-01-04',
# '2023-01-05'],
# dtype='datetime64[ns]', freq='D')
#1時間ごと（h）
date_index = pd.date_range(start='2023-01-01', periods=5, freq='h')
print(date_index)
# DatetimeIndex(['2023-01-01 00:00:00', '2023-01-01 01:00:00',
# '2023-01-01 02:00:00', '2023-01-01 03:00:00',
# '2023-01-01 04:00:00'],
# dtype='datetime64[ns]', freq='H')
#1分ごと（min）
date_index = pd.date_range(start='2023-01-01', periods=5, freq='min')
print(date_index)
# DatetimeIndex(['2023-01-01 00:00:00', '2023-01-01 00:01:00',
# '2023-01-01 00:02:00', '2023-01-01 00:03:00',
# '2023-01-01 00:04:00'],
# dtype='datetime64[ns]', freq='T')
#1秒ごと（s）
date_index = pd.date_range(start='2023-01-01', periods=5, freq='s')
print(date_index)
# DatetimeIndex(['2023-01-01 00:00:00', '2023-01-01 00:00:01',
# '2023-01-01 00:00:02', '2023-01-01 00:00:03',
# '2023-01-01 00:00:04'],
# dtype='datetime64[ns]', freq='S')
参考資料
個人ブログ