Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理

11.6

 再サンプリングと頻度変換

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11.6.1

 ダウンサンプリング

データを一定周期のより低い頻度のデータに集約するのは、時系列解析においてよくある作業です。

集約するデータは固定周期である必要はありません。集約する頻度を指定するとビン境界

＊

1

が決まり、

このビン境界によって時系列データが分断されて集約されます。例えば、

'M'

や

'BM'

を使って毎月の頻

度に変換する場合、データを

1

ヶ月に入るように切り刻みます。分断された区間はいわゆる半開区間

＊

2

になっていて、あるデータポイントは必ずある

1

つの区間にしか属しません。また、すべての区間の集

合は必ず全期間を構成することになります。ダウンサンプリングをするために

resample

を使う場合に

は、いくつか考慮すべきことがあります。

●

区間のどちら側を閉区間にするか。

●

データが集約されたビンのラベルを区間の始めの位置で付けるか、終わりの位置で付けるか。

説明

のために、

1

分頻度のデータを見てみましょう。

In [213]: rng = pd.date_range('2000-01-01', periods=12, freq='T')

In [214]: ts = pd.Series(np.arange(12), index=rng)

In [215]: ts

Out[215]:

2000-01-01 00:00:00 0

2000-01-01 00:01:00 1

2000-01-01 00:02:00 2

2000-01-01 00:03:00 3

2000-01-01 ...