Python Pandas入門：DateTimeIndexをミリ秒単位でフロア（切り下げ）する方法

DateTimeIndex.floor()メソッドとは

PandasのDateTimeIndex.floor()メソッドを使うと、日時データを指定した頻度（freq）の単位に切り下げることができます。ミリ秒単位でフロア操作を行いたい場合は、freqパラメータに'ms'を指定します。

例えば、ナノ秒レベルの細かい値を持つタイムスタンプを、ミリ秒単位に丸めて整理したい場合などに便利です。

実装手順

1. 必要なライブラリをインポート

まず、pandasをインポートします。

import pandas as pd

2. DatetimeIndexを作成

次に、開始時刻「2021-10-18 07:20:32.261811624」から5つの要素を持つDatetimeIndexを作成します。タイムゾーンはオーストラリア/アデレード（Australia/Adelaide）、頻度は40秒（'40S'）に設定しています。

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

3. DatetimeIndexを表示

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

4. ミリ秒頻度でフロア操作を実行

floor()メソッドにfreq='ms'を渡して、各日時をミリ秒単位で切り下げます。

print("\nPerforming floor operation with milliseconds frequency...\n",
datetimeindex.floor(freq='ms'))

完全なサンプルコード

以下が全体のコードです。

import pandas as pd

# 期間5、頻度40秒（'40S'）のDatetimeIndexを作成
# タイムゾーンはAustralia/Adelaide
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)

# ミリ秒頻度（'ms'）でフロア操作を実行
print("\nPerforming floor operation with milliseconds frequency...\n",
datetimeindex.floor(freq='ms'))

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>

Performing floor operation with milliseconds frequency...
DatetimeIndex(['2021-10-18 07:20:32.261000+10:30',
'2021-10-18 07:21:12.261000+10:30',
'2021-10-18 07:21:52.261000+10:30',
'2021-10-18 07:22:32.261000+10:30',
'2021-10-18 07:23:12.261000+10:30'],
dtype='datetime64[ns, Australia/Adelaide]', freq=None)

結果のポイント

出力結果を見ると、元の日時はナノ秒精度（.261811624）でしたが、フロア操作後はミリ秒精度（.261000）に切り下げられていることがわかります。つまり、ミリ秒より細かい部分（マイクロ秒・ナノ秒）が切り捨てられています。

なお、フロア操作後のDatetimeIndexではfreqがNoneになっている点にも注意してください。これは、floor()による変換後に元の頻度情報が保持されないためです。