【Python・Pandas】DateTimeIndexをPeriodIndexに変換する方法（to_periodの使い方）

DateTimeIndexをPeriodIndexに変換するとは？

Pandasでは、datetimeindex.to_period()メソッドを使うことで、DateTimeIndex（日時型のインデックス）をPeriodIndex（期間型のインデックス）に簡単に変換できます。変換後の頻度（周期）は、freqパラメータで自由に指定可能です。時系列データを月単位や年単位などで集計・分析したい場合に非常に便利な機能です。

1. 必要なライブラリをインポートする

まずは、Pandasをインポートします。

import pandas as pd

2. DatetimeIndexを作成する

次に、開始日時を「2021-10-18 07:20:32.261811624」とし、要素数5、頻度を「2Y」（2年ごと）に設定したDatetimeIndexを作成します。

datetimeindex = pd.date_range('2021-10-18 07:20:32.261811624', periods=5, freq='2Y')

作成したDateTimeIndexを表示して確認してみましょう。

print("DateTimeIndex...\n", datetimeindex)

3. to_period()メソッドでPeriodIndexに変換する

to_period()メソッドを呼び出し、freqパラメータに「'M'」を指定することで、月単位のPeriodIndexへ変換できます。

print("\nConvert DateTimeIndex to Period...\n",
datetimeindex.to_period(freq='M'))

サンプルコード全体

以下に、ここまでの手順をまとめた完全なコードを示します。

import pandas as pd

# 要素数5、頻度「2Y」（2年ごと）のDatetimeIndexを作成
datetimeindex = pd.date_range('2021-10-18 07:20:32.261811624', periods=5, freq='2Y')

# DateTimeIndexを表示
print("DateTimeIndex...\n", datetimeindex)

# DateTimeIndexの頻度を表示
print("DateTimeIndex frequency...\n", datetimeindex.freq)

# DateTimeIndexをPeriodIndexに変換
# freqパラメータに'M'を指定し、月単位の頻度に設定
print("\nConvert DateTimeIndex to Period...\n",
datetimeindex.to_period(freq='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。

DateTimeIndex...
DatetimeIndex(['2021-12-31 07:20:32.261811624',
'2023-12-31 07:20:32.261811624',
'2025-12-31 07:20:32.261811624',
'2027-12-31 07:20:32.261811624',
'2029-12-31 07:20:32.261811624'],
dtype='datetime64[ns]', freq='2A-DEC')
DateTimeIndex frequency...
<2 * YearEnds: month=12>

Convert DateTimeIndex to Period...
PeriodIndex(['2021-12', '2023-12', '2025-12', '2027-12', '2029-12'], dtype='period[M]')

結果のポイント

元のDateTimeIndexは「2年ごと（freq='2A-DEC'）」の日付データでしたが、to_period(freq='M')によって、各日付が対応する年月（例：'2021-12'）を表すPeriodIndexに変換されていることがわかります。このように、freqパラメータの値を変更すれば、「D（日）」「Q（四半期）」「A（年）」など、目的に応じたさまざまな周期への変換が可能です。