Pandasを使った時系列データの処理 – Pythonで始めるプログラミング
Pythonは、多くのデータサイエンティストやアナリストに支持されているプログラミング言語です。中でも、Pandas” aria-label=”Pandas“>Pandas(外部リンク)は、データ操作や分析に非常に便利なライブラリです。この記事では、Pandasを使った時系列データの処理方法について紹介します。
初めに
時系列データとは、時間の経過に伴って得られるデータです。事例としては、株価や気温の変化などが挙げられます。Pandasを活用することで、これらの時系列データを簡単に処理・分析することが可能です。具体的には、データの読み込み、補完、リサンプリング、可視化などが含まれます。
データの読み込み
まずはPandasをインポートし、サンプルデータを読み込みましょう。以下のコードを参照してください。
import pandas as pd
data = pd.read_csv('path_to_your_timeseries_data.csv', parse_dates=True, index_col='date_column')データの補完
時系列データには、欠損値が含まれることがあります。このような場合、fillna()メソッドを使ってデータを補完することができます。
data_filled = data.fillna(method='ffill')データのリサンプリング
時系列データのリサンプリングは、異なる時間間隔でデータを再定義するプロセスです。resample()メソッドを利用することで、例えば日次データを月次データに変換することが可能です。
monthly_data = data.resample('M').mean()データリサンプリングは、データの傾向を把握する上で非常に有用です。
データの可視化
最後に、Pandasを使って時系列データを可視化する方法を紹介します。データの可視化には、plot()メソッドが便利です。
data.plot()
plt.show()さらに詳細な可視化には、Matplotlib” aria-label=”Matplotlib“>Matplotlib(外部リンク)やSeabornなどのライブラリも併用することが推奨されます。
結論
Pandasを使うことで、時系列データの処理と分析が簡単に行えます。ぜひ試してみてください。
