pandas
時系列での作業

時系列の作成

単純な時系列を作成する方法は次のとおりです。

import pandas as pd
import numpy as np

# The number of sample to generate
nb_sample = 100

# Seeding to obtain a reproductible dataset
np.random.seed(0)

se = pd.Series(np.random.randint(0, 100, nb_sample),
                  index = pd.date_range(start = pd.to_datetime('2016-09-24'),
                                        periods = nb_sample, freq='D'))
se.head(2)

# 2016-09-24    44
# 2016-09-25    47

se.tail(2)

# 2016-12-31    85
# 2017-01-01    48

部分文字列索引付け

時系列をサブセット化するための非常に便利な方法は、 部分文字列索引付けを使用することです。明確な構文で日付の範囲を選択することができます。

データの取得

データセットの作成時系列の例で使用しています

頭と尾を表示して境界を表示する

se.head(2).append(se.tail(2))

# 2016-09-24    44
# 2016-09-25    47
# 2016-12-31    85
# 2017-01-01    48

サブセッティング

今、私たちは、年、月、日で非常に直感的にサブセット化することができます。

年まで

se['2017']

# 2017-01-01    48

月ごと

se['2017-01']

# 2017-01-01    48

日ごとに

se['2017-01-01']

# 48

あなたの必要に応じて、年、月、日の範囲で。

se['2016-12-31':'2017-01-01']

# 2016-12-31    85
# 2017-01-01    48

pandasは、 afterとbeforeパラメータを使って、この使い方に専用のtruncate関数も提供していますが、それはあまり明確ではないと思います。

se.truncate(before='2017')

# 2017-01-01    48

se.truncate(before='2016-12-30', after='2016-12-31')

# 2016-12-30    13
# 2016-12-31    85