pandasの時系列データにおける頻度（引数freq）の指定方法

Posted: 2018-08-04 | Tags: Python, pandas, 時系列データ

pandasの時系列データに対するメソッドの引数で頻度（freq）を指定することが度々ある。頻度を表す文字列（頻度コード）と数値で任意の頻度や期間を指定できる。

例えば元データをリサンプリングするresample()やasfreq()メソッドなどで使う。

関連記事: pandasで時系列データをリサンプリングするresample, asfreq

ここでは例としてpd.date_range()を使って、頻度（freq）の指定方法について説明する。

pandas.date_range — pandas 0.23.3 documentation

以下の内容について説明する。

頻度コード一覧
- 日付関連
- 時刻関連
数値で間隔を指定
複数の頻度コードの組み合わせ

pandas.DataFrameやpandas.Seriesのインデックスをdatetime64型のDatetimeIndexとして設定し時系列データとして扱う方法などについては以下の記事を参照。

関連記事: pandas.DataFrame, Seriesを時系列データとして処理

頻度コード一覧

基本となる頻度コードを示す。数値を使って間隔を指定したり、複数のコードを指定する例は後述。

公式ドキュメントは以下。

日付関連

日付関連の頻度コードは以下の通り。

D: 毎日
B: 毎営業日（月曜 - 金曜）
W: 毎週（日曜始まり）
M: 月末ごと
SM: 15日と月末ごと
Q: 四半期末ごと
AまたはY: 年末ごと

M, Q, AまたはYについては期間の末日が対象となるが、先頭にBを付けると営業日（月曜 - 金曜）、末尾にSをつけると末日ではなく開始日となる。

例えば、

BM: 月末最終営業日ごと
MS: 毎月の開始日ごと
BMS: 毎月の最初の営業日ごと

となる。Q, AまたはYでも同様。

MとMS, BMSの例。

import pandas as pd

print(pd.date_range('2018-01-01', '2018-12-31', freq='M'))
# DatetimeIndex(['2018-01-31', '2018-02-28', '2018-03-31', '2018-04-30',
#                '2018-05-31', '2018-06-30', '2018-07-31', '2018-08-31',
#                '2018-09-30', '2018-10-31', '2018-11-30', '2018-12-31'],
#               dtype='datetime64[ns]', freq='M')

print(pd.date_range('2018-01-01', '2018-12-31', freq='MS'))
# DatetimeIndex(['2018-01-01', '2018-02-01', '2018-03-01', '2018-04-01',
#                '2018-05-01', '2018-06-01', '2018-07-01', '2018-08-01',
#                '2018-09-01', '2018-10-01', '2018-11-01', '2018-12-01'],
#               dtype='datetime64[ns]', freq='MS')

print(pd.date_range('2018-01-01', '2018-12-31', freq='BMS'))
# DatetimeIndex(['2018-01-01', '2018-02-01', '2018-03-01', '2018-04-02',
#                '2018-05-01', '2018-06-01', '2018-07-02', '2018-08-01',
#                '2018-09-03', '2018-10-01', '2018-11-01', '2018-12-03'],
#               dtype='datetime64[ns]', freq='BMS')

source: pandas_time_series_freq.py

SM（15日と月末ごと）についてはSMS（月初と15日ごと）が指定可能。営業日は指定できない。

print(pd.date_range('2018-01-01', '2018-12-31', freq='SM'))
# DatetimeIndex(['2018-01-15', '2018-01-31', '2018-02-15', '2018-02-28',
#                '2018-03-15', '2018-03-31', '2018-04-15', '2018-04-30',
#                '2018-05-15', '2018-05-31', '2018-06-15', '2018-06-30',
#                '2018-07-15', '2018-07-31', '2018-08-15', '2018-08-31',
#                '2018-09-15', '2018-09-30', '2018-10-15', '2018-10-31',
#                '2018-11-15', '2018-11-30', '2018-12-15', '2018-12-31'],
#               dtype='datetime64[ns]', freq='SM-15')

print(pd.date_range('2018-01-01', '2018-12-31', freq='SMS'))
# DatetimeIndex(['2018-01-01', '2018-01-15', '2018-02-01', '2018-02-15',
#                '2018-03-01', '2018-03-15', '2018-04-01', '2018-04-15',
#                '2018-05-01', '2018-05-15', '2018-06-01', '2018-06-15',
#                '2018-07-01', '2018-07-15', '2018-08-01', '2018-08-15',
#                '2018-09-01', '2018-09-15', '2018-10-01', '2018-10-15',
#                '2018-11-01', '2018-11-15', '2018-12-01', '2018-12-15'],
#               dtype='datetime64[ns]', freq='SMS-15')

source: pandas_time_series_freq.py

W（週次）は毎日曜日が対象となるが、W-MONのように任意の曜日を指定可能。

W-SUN（Wと同じ）, W-MON, W-TUE, W-WED, W-THU, W-FRI, W-SAT

print(pd.date_range('2018-01-01', '2018-12-31', freq='W'))
# DatetimeIndex(['2018-01-07', '2018-01-14', '2018-01-21', '2018-01-28',
#                '2018-02-04', '2018-02-11', '2018-02-18', '2018-02-25',
#                '2018-03-04', '2018-03-11', '2018-03-18', '2018-03-25',
#                '2018-04-01', '2018-04-08', '2018-04-15', '2018-04-22',
#                '2018-04-29', '2018-05-06', '2018-05-13', '2018-05-20',
#                '2018-05-27', '2018-06-03', '2018-06-10', '2018-06-17',
#                '2018-06-24', '2018-07-01', '2018-07-08', '2018-07-15',
#                '2018-07-22', '2018-07-29', '2018-08-05', '2018-08-12',
#                '2018-08-19', '2018-08-26', '2018-09-02', '2018-09-09',
#                '2018-09-16', '2018-09-23', '2018-09-30', '2018-10-07',
#                '2018-10-14', '2018-10-21', '2018-10-28', '2018-11-04',
#                '2018-11-11', '2018-11-18', '2018-11-25', '2018-12-02',
#                '2018-12-09', '2018-12-16', '2018-12-23', '2018-12-30'],
#               dtype='datetime64[ns]', freq='W-SUN')

print(pd.date_range('2018-01-01', '2018-12-31', freq='W-WED'))
# DatetimeIndex(['2018-01-03', '2018-01-10', '2018-01-17', '2018-01-24',
#                '2018-01-31', '2018-02-07', '2018-02-14', '2018-02-21',
#                '2018-02-28', '2018-03-07', '2018-03-14', '2018-03-21',
#                '2018-03-28', '2018-04-04', '2018-04-11', '2018-04-18',
#                '2018-04-25', '2018-05-02', '2018-05-09', '2018-05-16',
#                '2018-05-23', '2018-05-30', '2018-06-06', '2018-06-13',
#                '2018-06-20', '2018-06-27', '2018-07-04', '2018-07-11',
#                '2018-07-18', '2018-07-25', '2018-08-01', '2018-08-08',
#                '2018-08-15', '2018-08-22', '2018-08-29', '2018-09-05',
#                '2018-09-12', '2018-09-19', '2018-09-26', '2018-10-03',
#                '2018-10-10', '2018-10-17', '2018-10-24', '2018-10-31',
#                '2018-11-07', '2018-11-14', '2018-11-21', '2018-11-28',
#                '2018-12-05', '2018-12-12', '2018-12-19', '2018-12-26'],
#               dtype='datetime64[ns]', freq='W-WED')

source: pandas_time_series_freq.py

同様に、四半期Q、年次AまたはYでは終了月あるいは開始月をQ-FEBのように指定できる。月の略称は以下の通り。

JAN, FEB, MAR, APR, MAY, JUN, JUL, AUG, SEP,OCT, NOV, DEC

print(pd.date_range('2018-01-01', '2018-12-31', freq='QS'))
# DatetimeIndex(['2018-01-01', '2018-04-01', '2018-07-01', '2018-10-01'], dtype='datetime64[ns]', freq='QS-JAN')

print(pd.date_range('2018-01-01', '2018-12-31', freq='QS-FEB'))
# DatetimeIndex(['2018-02-01', '2018-05-01', '2018-08-01', '2018-11-01'], dtype='datetime64[ns]', freq='QS-FEB')

print(pd.date_range('2015-01-01', '2018-12-31', freq='A'))
# DatetimeIndex(['2015-12-31', '2016-12-31', '2017-12-31', '2018-12-31'], dtype='datetime64[ns]', freq='A-DEC')

print(pd.date_range('2015-01-01', '2018-12-31', freq='A-JUL'))
# DatetimeIndex(['2015-07-31', '2016-07-31', '2017-07-31', '2018-07-31'], dtype='datetime64[ns]', freq='A-JUL')

source: pandas_time_series_freq.py

そのほか、毎月の第何週目の曜日を指定できる。WOM-4FRIのようにWOM-<第何週かの数値><曜日>で指定する。

print(pd.date_range('2018-01-01', '2018-12-31', freq='WOM-4FRI'))
# DatetimeIndex(['2018-01-26', '2018-02-23', '2018-03-23', '2018-04-27',
#                '2018-05-25', '2018-06-22', '2018-07-27', '2018-08-24',
#                '2018-09-28', '2018-10-26', '2018-11-23', '2018-12-28'],
#               dtype='datetime64[ns]', freq='WOM-4FRI')

print(pd.date_range('2018-01-01', '2018-12-31', freq='WOM-2MON'))
# DatetimeIndex(['2018-01-08', '2018-02-12', '2018-03-12', '2018-04-09',
#                '2018-05-14', '2018-06-11', '2018-07-09', '2018-08-13',
#                '2018-09-10', '2018-10-08', '2018-11-12', '2018-12-10'],
#               dtype='datetime64[ns]', freq='WOM-2MON')

source: pandas_time_series_freq.py

時刻関連

時刻関連の頻度コードは以下の通り。

H: 毎時
Tまたはmin: 毎分
S: 毎秒
Lまたはms: 毎ミリ秒
Uまたはus: 毎マイクロ秒
N: 毎ナノ秒

Hの例。

print(pd.date_range('2018-01-01', '2018-01-02', freq='H'))
# DatetimeIndex(['2018-01-01 00:00:00', '2018-01-01 01:00:00',
#                '2018-01-01 02:00:00', '2018-01-01 03:00:00',
#                '2018-01-01 04:00:00', '2018-01-01 05:00:00',
#                '2018-01-01 06:00:00', '2018-01-01 07:00:00',
#                '2018-01-01 08:00:00', '2018-01-01 09:00:00',
#                '2018-01-01 10:00:00', '2018-01-01 11:00:00',
#                '2018-01-01 12:00:00', '2018-01-01 13:00:00',
#                '2018-01-01 14:00:00', '2018-01-01 15:00:00',
#                '2018-01-01 16:00:00', '2018-01-01 17:00:00',
#                '2018-01-01 18:00:00', '2018-01-01 19:00:00',
#                '2018-01-01 20:00:00', '2018-01-01 21:00:00',
#                '2018-01-01 22:00:00', '2018-01-01 23:00:00',
#                '2018-01-02 00:00:00'],
#               dtype='datetime64[ns]', freq='H')

source: pandas_time_series_freq.py

数値で間隔を指定

頻度コードの先頭に整数値を付けることで間隔を指定できる。

例えば、100Dは100日ごと、100Bは100営業日ごと、10Wは10週ごとの日曜日、10W-WEDは10週ごとの水曜日、2Mは隔月、90Tは90分ごととなる。

print(pd.date_range('2018-01-01', '2018-12-31', freq='100D'))
# DatetimeIndex(['2018-01-01', '2018-04-11', '2018-07-20', '2018-10-28'], dtype='datetime64[ns]', freq='100D')

print(pd.date_range('2018-01-01', '2018-12-31', freq='100B'))
# DatetimeIndex(['2018-01-01', '2018-05-21', '2018-10-08'], dtype='datetime64[ns]', freq='100B')

print(pd.date_range('2018-01-01', '2018-12-31', freq='10W'))
# DatetimeIndex(['2018-01-07', '2018-03-18', '2018-05-27', '2018-08-05',
#                '2018-10-14', '2018-12-23'],
#               dtype='datetime64[ns]', freq='10W-SUN')

print(pd.date_range('2018-01-01', '2018-12-31', freq='10W-WED'))
# DatetimeIndex(['2018-01-03', '2018-03-14', '2018-05-23', '2018-08-01',
#                '2018-10-10', '2018-12-19'],
#               dtype='datetime64[ns]', freq='10W-WED')

print(pd.date_range('2018-01-01', '2018-12-31', freq='2M'))
# DatetimeIndex(['2018-01-31', '2018-03-31', '2018-05-31', '2018-07-31',
#                '2018-09-30', '2018-11-30'],
#               dtype='datetime64[ns]', freq='2M')

print(pd.date_range('2018-01-01', '2018-01-02', freq='90T'))
# DatetimeIndex(['2018-01-01 00:00:00', '2018-01-01 01:30:00',
#                '2018-01-01 03:00:00', '2018-01-01 04:30:00',
#                '2018-01-01 06:00:00', '2018-01-01 07:30:00',
#                '2018-01-01 09:00:00', '2018-01-01 10:30:00',
#                '2018-01-01 12:00:00', '2018-01-01 13:30:00',
#                '2018-01-01 15:00:00', '2018-01-01 16:30:00',
#                '2018-01-01 18:00:00', '2018-01-01 19:30:00',
#                '2018-01-01 21:00:00', '2018-01-01 22:30:00',
#                '2018-01-02 00:00:00'],
#               dtype='datetime64[ns]', freq='90T')

source: pandas_time_series_freq.py

複数の頻度コードの組み合わせ

D, H, T（min）, S, L（ms）, U（us）, Nは組み合わせて指定可能。

例えば36時間ごとは36Hでも1D12HでもOK。あまり使うことはないかもしれないが、ミリ秒やマイクロ秒まで細かく組み合わせることも可能。

print(pd.date_range('2018-01-01', '2018-01-10', freq='36H'))
# DatetimeIndex(['2018-01-01 00:00:00', '2018-01-02 12:00:00',
#                '2018-01-04 00:00:00', '2018-01-05 12:00:00',
#                '2018-01-07 00:00:00', '2018-01-08 12:00:00',
#                '2018-01-10 00:00:00'],
#               dtype='datetime64[ns]', freq='36H')

print(pd.date_range('2018-01-01', '2018-01-10', freq='1D12H'))
# DatetimeIndex(['2018-01-01 00:00:00', '2018-01-02 12:00:00',
#                '2018-01-04 00:00:00', '2018-01-05 12:00:00',
#                '2018-01-07 00:00:00', '2018-01-08 12:00:00',
#                '2018-01-10 00:00:00'],
#               dtype='datetime64[ns]', freq='36H')

print(pd.date_range('2018-01-01', '2018-01-2', freq='30min30S100ms100us'))
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source: pandas_time_series_freq.py

pandasの時系列データにおける頻度（引数freq）の指定方法

頻度コード一覧

日付関連

時刻関連

数値で間隔を指定

複数の頻度コードの組み合わせ

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