Python Pandas入門：マイクロ秒（us）の頻度でTimeDeltaIndexにフロア操作を実行する方法

TimeDeltaIndexに対してマイクロ秒単位の頻度でフロア操作（切り下げ）を実行するには、TimeDeltaIndex.floor()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。

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 =['5 day 8h 20min 35us 45ns', '+17:42:19.999999',
'7 day 3h 08:16:02.000055', '+22:35:25.999999'])

TimeDeltaIndexの表示

作成したTimedeltaIndexを表示して確認します。

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

マイクロ秒の頻度でフロア操作を実行

TimeDeltaIndexに対して、マイクロ秒の頻度でフロア操作を行います。マイクロ秒の頻度を指定するために、freqパラメータに'us'を渡します。

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

サンプルコード全体

以下が完全なコード例です。

import pandas as pd

# TimeDeltaIndexオブジェクトを作成
# dataパラメータでtimedelta形式のデータを設定
tdIndex = pd.TimedeltaIndex(data =['5 day 8h 20min 35us 45ns', '+17:42:19.999999',
'7 day 3h 08:16:02.000055', '+22:35:25.999999'])

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

# TimeDeltasの各構成要素をデータフレームとして返す
print("\nThe Dataframe of the components of TimeDeltas...\n", tdIndex.components)

# マイクロ秒の頻度でフロア操作を実行
# freq='us' を指定
print("\nPerforming Floor operation with microseconds frequency...\n",
tdIndex.floor(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(['5 days 08:20:00.000035045', '0 days 17:42:19.999999',
'7 days 11:16:02.000055', '0 days 22:35:25.999999'],
dtype='timedelta64[ns]', freq=None)

The Dataframe of the components of TimeDeltas...
    days hours minutes seconds milliseconds microseconds nanoseconds
0     5     8      20       0            0             35         45
1     0    17      42      19          999            999          0
2     7    11      16       2            0             55          0
3     0    22      35      25          999            999          0

Performing Floor operation with microseconds frequency...
TimedeltaIndex(['5 days 08:20:00.000035', '0 days 17:42:19.999999',
'7 days 11:16:02.000055', '0 days 22:35:25.999999'],
dtype='timedelta64[ns]', freq=None)

解説

出力結果を見ると、元のデータに含まれていたナノ秒単位の値（45nsなど）が、floor(freq='us')によってマイクロ秒単位に切り下げられていることがわかります。例えば「5 days 08:20:00.000035045」は「5 days 08:20:00.000035」に変換されました。このように、floor()メソッドとfreqパラメータを組み合わせることで、時間差データを任意の精度で簡単に丸めることができます。