Python Pandas入門：DateTimeIndexに対して分単位の頻度でceil（切り上げ）操作を実行する方法

DateTimeIndexに対して分単位の頻度でceil（切り上げ）操作を実行するには、DateTimeIndex.ceil()メソッドを使用します。分単位の頻度を指定する場合は、freqパラメータに'T'を設定します。

ceil操作の基本的な流れ

まず、必要なライブラリをインポートします。

import pandas as pd

次に、期間を5、頻度を秒単位（'40S'＝40秒ごと）としてDatetimeIndexを作成します。タイムゾーンはオーストラリアのアデレード（Australia/Adelaide）を指定しています。

datetimeindex = pd.date_range('2021-10-18 07:20:32.261811624', periods=5,
tz='Australia/Adelaide', freq='40S')

作成したDateTimeIndexを表示します。

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

そして、DateTimeIndexの日付に対して分単位の頻度でceil操作を実行します。分単位の頻度を表すには、freqパラメータに'T'を使用します。

print("\nPerforming ceil operation with minute frequency...\n",
datetimeindex.ceil(freq='T'))

完全なコード例

以下に、ここまでの手順をまとめたコード全体を示します。

import pandas as pd

# 期間5、頻度40秒（'40S'）でDatetimeIndexを作成
# タイムゾーンはAustralia/Adelaideを指定
datetimeindex = pd.date_range('2021-10-18 07:20:32.261811624', periods=5,
tz='Australia/Adelaide', freq='40S')

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

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

# 「分」の値を取得
res = datetimeindex.minute

# 分のみを表示
print("\nThe minute from DateTimeIndex...\n", res)

# 分単位の頻度でceil操作を実行
# 分単位の場合はfreqに'T'を指定
print("\nPerforming ceil operation with minute frequency...\n",
datetimeindex.ceil(freq='T'))

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。

DateTimeIndex...
DatetimeIndex(['2021-10-18 07:20:32.261811624+10:30',
'2021-10-18 07:21:12.261811624+10:30',
'2021-10-18 07:21:52.261811624+10:30',
'2021-10-18 07:22:32.261811624+10:30',
'2021-10-18 07:23:12.261811624+10:30'],
dtype='datetime64[ns, Australia/Adelaide]', freq='40S')
DateTimeIndex frequency...
<40 * Seconds>

The minute from DateTimeIndex...
Int64Index([20, 21, 21, 22, 23], dtype='int64')
Performing ceil operation with minute frequency...
DatetimeIndex(['2021-10-18 07:21:00+10:30', '2021-10-18 07:22:00+10:30',
'2021-10-18 07:22:00+10:30', '2021-10-18 07:23:00+10:30',
'2021-10-18 07:24:00+10:30'],
dtype='datetime64[ns, Australia/Adelaide]', freq=None)

出力結果のポイント

元の時刻は「07:20:32」のように秒以下の端数を持っていますが、ceil操作によってそれぞれ直近の「分」の境界へ切り上げられていることがわかります。例えば「07:20:32」は「07:21:00」に、「07:21:12」は「07:22:00」に変換されています。

なお、Pandas 2.x以降ではエイリアス'T'は非推奨となっており、代わりに'min'を使用することが推奨されています。新しいバージョンでコードを書く場合は、datetimeindex.ceil(freq='min')と指定するとよいでしょう。