Python PandasでPeriodIndexを作成し、頻度を設定する方法

PythonのPandasライブラリでPeriodIndex（期間インデックス）を作成するには、pandas.PeriodIndex()メソッドを使用します。また、頻度（周期）を設定するにはfreqパラメータを指定します。

まず、必要なライブラリをインポートしましょう。

import pandas as pd

次に、PeriodIndexオブジェクトを作成します。PeriodIndexは、時間軸上の一定の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。ここでは「freq」パラメータを使って頻度を設定しています。

periodIndex = pd.PeriodIndex(['2021-09-25', '2020-10-30', '2020-11-20'], freq="D")

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)

サンプルコード

以下が完全なコード例です。

import pandas as pd

# PeriodIndexオブジェクトを作成
# PeriodIndexは、時間軸上の一定の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', '2020-10-30', '2020-11-20'], freq="D")

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

# PeriodIndexから「日」の情報を取得して表示
print("\nPeriodIndexから取得した日の値...\n", periodIndex.day)

実行結果

上記のコードを実行すると、以下のような出力が得られます。

PeriodIndex...
PeriodIndex(['2021-09-25', '2020-10-30', '2020-11-20'], dtype='period[D]')

PeriodIndexから取得した日の値...
Int64Index([25, 30, 20], dtype='int64')

解説

この例では、freqパラメータに"D"（日単位）を指定しているため、各日付が1日ごとの期間として扱われます。freqには他にも"M"（月単位）、"Y"（年単位）、"H"（時間単位）など、さまざまな頻度文字列を指定できます。

また、periodIndex.dayプロパティにアクセスすることで、PeriodIndex内の各期間から「日」の値だけを抽出できることが確認できます。このようにPeriodIndexを活用すると、時系列データの期間ベースの操作を効率的に行うことができます。