Python Pandas入門：PeriodIndex（PeriodArray）をasfreq()で指定した頻度に変換する方法

PythonのPandasライブラリでは、periodIndex.asfreq()メソッドを使うことで、PeriodArray（PeriodIndex）を指定した頻度に簡単に変換できます。この記事では、実際のコード例を交えながら、その使い方をわかりやすく解説します。

必要なライブラリのインポート

まずは、pandasをインポートします。

import pandas as pd

PeriodIndexオブジェクトの作成

次に、pd.PeriodIndex()を使ってPeriodIndexオブジェクトを作成します。PeriodIndexは、時間上の一定期間を示す序数値を保持する不変（イミュータブル）なndarrayです。freqパラメータで頻度を指定できます。

periodIndex = pd.PeriodIndex(['2021-09-25 07:30:35', '2019-10-30 04:15:45',
'2020-07-15 02:55:15', '2022-06-25 09:40:55'], freq="Y")

作成したPeriodIndexオブジェクトを表示してみましょう。

print("PeriodIndex...\n", periodIndex)

asfreq()で頻度を変換する

頻度を変換するには、asfreq()メソッドの引数に変換後の頻度を指定します。ここでは、年単位（Y）から月単位（M）へ変換しています。

print("\nConvert..\n", periodIndex.asfreq('M'))

完全なコード例

以下に、これまでの手順をまとめた完全なサンプルコードを示します。

import pandas as pd

# PeriodIndexオブジェクトを作成
# PeriodIndexは、時間上の一定期間を示す序数値を保持する不変のndarray
# "freq"パラメータで頻度を設定
periodIndex = pd.PeriodIndex(['2021-09-25 07:30:35', '2019-10-30 04:15:45',
'2020-07-15 02:55:15', '2022-06-25 09:40:55'], freq="Y")

# PeriodIndexオブジェクトを表示
print("PeriodIndex...\n", periodIndex)

# PeriodIndexの頻度オブジェクトを表示
print("\nPeriodIndex frequency object...\n", periodIndex.freq)

# 文字列としてPeriodIndexの頻度を表示
print("\nPeriodIndex frequency object as a string...\n", periodIndex.freqstr)

# 指定した頻度に変換
# asfreq()のパラメータとして頻度を設定
print("\nConvert..\n", periodIndex.asfreq('M'))

実行結果

上記のコードを実行すると、次のような出力が得られます。

PeriodIndex...
PeriodIndex(['2021', '2019', '2020', '2022'], dtype='period[A-DEC]')

PeriodIndex frequency object...
<YearEnd: month=12>

PeriodIndex frequency object as a string...
A-DEC

Convert..
PeriodIndex(['2021-12', '2019-12', '2020-12', '2022-12'], dtype='period[M]')

ポイントのまとめ

• asfreq()メソッドは、PeriodIndexの頻度を別の頻度へ変換する際に使用します。
• 元のデータが「年（Y）」の場合、「月（M）」に変換すると各年の12月（年末）が返されます。
• freqプロパティで頻度オブジェクトを、freqstrプロパティで文字列表現の頻度を確認できます。

このように、asfreq()を活用すれば、時系列データの粒度を柔軟に変更でき、月次・四半期・年次などさまざまな分析ニーズに対応できます。