Python Pandas入門：マイクロ秒の頻度でTimeDeltaIndexオブジェクトにceil操作を実行する方法

TimeDeltaIndexオブジェクトに対してマイクロ秒の頻度でceil（切り上げ）操作を行うには、TimeDeltaIndex.ceil()メソッドを使用します。マイクロ秒の頻度を指定する場合は、freqパラメータに'us'を設定します。

ceil操作とは、指定した頻度の単位に対して、値を切り上げる処理のことです。例えばナノ秒単位の値をマイクロ秒単位に切り上げることで、データを一定の粒度で整えることができます。

必要なライブラリのインポート

まず、必要なライブラリをインポートします。

import pandas as pd

TimeDeltaIndexオブジェクトの作成

次に、TimeDeltaIndexオブジェクトを作成します。ここでは「data」パラメータを使ってtimedelta形式のデータを設定しています。

tdIndex = pd.TimedeltaIndex(data =['4 day 8h 20min 35us 45ns', '+17:42:19.999999',
'9 day 3h 08:16:02.000055', '+22:35:25.000075'])

作成したTimeDeltaIndexを表示してみましょう。

print("TimedeltaIndex...\n", tdIndex)

マイクロ秒の頻度でceil操作を実行する

TimeDeltaIndexに対して、マイクロ秒の頻度でceil操作を実行します。マイクロ秒の頻度を指定するために、freqパラメータには「'us'」を使用します。

print("\nPerforming Ceil operation with microseconds frequency...\n",
tdIndex.ceil(freq='us'))

完全なコード例

以下が全体のコードです。

import pandas as pd

# TimeDeltaIndexオブジェクトを作成
# 「data」パラメータを使ってtimedelta形式のデータを設定
tdIndex = pd.TimedeltaIndex(data =['4 day 8h 20min 35us 45ns', '+17:42:19.999999',
'9 day 3h 08:16:02.000055', '+22:35:25.000075'])

# TimeDeltaIndexを表示
print("TimedeltaIndex...\n", tdIndex)

# TimeDeltaの各構成要素をDataFrameとして返す
print("\nThe Dataframe of the components of TimeDeltas...\n", tdIndex.components)

# マイクロ秒の頻度でceil操作を実行
# マイクロ秒の頻度には「'us'」を使用
print("\nPerforming Ceil operation with microseconds frequency...\n",
tdIndex.ceil(freq='us'))

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。

TimedeltaIndex...
TimedeltaIndex(['4 days 08:20:00.000035045', '0 days 17:42:19.999999',
'9 days 11:16:02.000055', '0 days 22:35:25.000075'],
dtype='timedelta64[ns]', freq=None)

The Dataframe of the components of TimeDeltas...
   days hours minutes seconds milliseconds microseconds nanoseconds
0    4     8      20       0          0           35           45
1    0    17      42      19        999          999            0
2    9    11      16       2          0           55            0
3    0    22      35      25          0           75            0

Performing Ceil operation with microseconds frequency...
TimedeltaIndex(['4 days 08:20:00.000036', '0 days 17:42:19.999999',
'9 days 11:16:02.000055', '0 days 22:35:25.000075'],
dtype='timedelta64[ns]', freq=None)

結果のポイント

出力結果を見ると、最初の要素「4 days 08:20:00.000035045」は、マイクロ秒単位で切り上げられて「4 days 08:20:00.000036」になっていることがわかります。これは、45ナノ秒の端数が切り上げられたためです。一方、すでにマイクロ秒単位できっちり収まっている他の要素（例えば「0 days 17:42:19.999999」など）は、そのまま変更されずに出力されています。

このように、ceil()メソッドとfreqパラメータを組み合わせることで、時刻差分データを任意の時間単位（秒・ミリ秒・マイクロ秒など）で簡単に切り上げることができます。同様に、floor()メソッドで切り捨て、round()メソッドで四捨五入も可能なので、用途に応じて使い分けると便利です。