【初心者向け】10行以内のスクリプト(5.pandasを使用した時系列データのresample)

pythonで色々なライブラリを使えば、「少ないコードでもちょっとした事が出来て、少なければ5行程でもちょっとしたスクリプトが作れ、便利だな。」と思ったので、pythonやその他、コマンドを羅列しただけのものも出てくるかも知れませんが、10行程のスクリプトを不定期で投稿してみようと思います。

第5回として、pandasを使用した時系列データのresampleを投稿したいと思います。

売上や金融商品の相場、その他、様々な時系列データを月次や四半期毎で、集計したい場面は多いと思います。
pandasのresampleを使えば出来るという事を知り、私自身が忘れないうちに、為替相場のデータを例に年次と四半期で集計する事例を投稿したいと思います。

【環境】
Linux: debian10
python: 3.7.3
pandas: 1.0.3
jupyterlab: 2.1.0

データは、fredの為替相場のデータを使用したいと思います。

以下の様なデータがあったとして

DATEDEXJ,PUS
2015-01-01,NaN
2015-01-02,120.20
2015-01-05,119.64

平均でリサンプルする構文
データフレーム.resample(rule='頻度コード').mean()
・頻度コード: 年次('Y')、四半期('Q')、月次('M')、週次('W')
・例として、「df_dexjpus」というデータフレームの年次の平均を「df_year」というデータフレームに格納する場合
df_year = df_dexjpus.resample(rule='Y').mean()

1. pandasで、為替データを年次・四半期の平均でresampleするスクリプト

コードは、jupyterで実行しました。

python3.7

# 為替相場のリサンプル(年次・四半期・月次・週次)
# 為替相場のデータフレーム(df_dexjpus)
# infile = ('./dexjpus_20200417.csv')
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df_dexjpus = pd.read_csv('./dexjpus_20200417.csv' ,index_col='DATE' ,parse_dates=['DATE'])

# 年次
df_year = df_dexjpus.resample(rule='Y').mean()

# 2017年のデータ
df_2017 = df_dexjpus.loc['2017-01-01' : '2017-12-31']

# 2017年の四半期の為替の平均
df_quarter = df_2017.resample(rule='Q').mean()

2. スクリプトについて、順番に見ていきたいと思います。

2-1.ライブラリのインポート、データの読む込み

python3.7


# 為替相場のリサンプル(年次・四半期・月次・週次)
# 為替相場のデータフレーム(df_dexjpus)
# infile = ('./dexjpus_20200417.csv')
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df_dexjpus = pd.read_csv('./dexjpus_20200417.csv' ,index_col='DATE' ,parse_dates=['DATE'])

df_dexjpus


	DEXJPUS
DATE 	
2015-01-01 	NaN
2015-01-02 	120.20
2015-01-05 	119.64
2015-01-06 	118.26
2015-01-07 	119.5

2-2. 1年毎で、見てみようと思います。

python3.7


# 年次
df_year = df_dexjpus.resample(rule='Y').mean()

df_year

	DEXJPUS
DATE 	
2015-12-31 	121.049084
2016-12-31 	108.656932
2017-12-31 	112.098554
2018-12-31 	110.397390
2019-12-31 	109.018835
2020-12-31 	108.775333

2-3. 例として、2017年を見てみようと思います。

python3.7


# 2017年のデータ
df_2017 = df_dexjpus.loc['2017-01-01' : '2017-12-31']

 	DEXJPUS
DATE 	
2017-01-31 	114.872105
2017-02-28 	112.911579
2017-03-31 	112.916522
2017-04-30 	110.091000
2017-05-31 	112.243636
2017-06-30 	110.914091
2017-07-31 	112.417000
2017-08-31 	109.826957
2017-09-30 	110.776000
2017-10-31 	112.914762
2017-11-30 	112.819000
2017-12-31 	112.940500

2-4. 最後、2017年四半期毎のデータを見てみたいと思います。

python3.7


# 2017年の四半期の為替の平均
df_quarter = df_2017.resample(rule='Q').mean()

df_quarter

 	DEXJPUS
DATE 	
2017-03-31 	113.524098
2017-06-30 	111.113906
2017-09-30 	110.950476
2017-12-31 	112.891803

以上、5.pandasを使用した時系列データのresampleでした。