【Python・Pandas】日付オフセットに基づいて時系列データの先頭期間を抽出する方法

日付オフセットに基づいて時系列データの先頭の期間を抽出したい場合は、first()メソッドを使用します。このメソッドは、DatetimeIndexを持つDataFrameに対して、指定したオフセット内の日付の行だけを選択できる便利な機能です。

手順1：日付インデックスの作成

まず、pd.date_range()を使い、periodsパラメータ（生成する期間の数）とfreqパラメータ（周波数＝頻度）を指定して日付インデックスを作成します。

i = pd.date_range('2021-07-15', periods=5, freq='3D')

上記の例では、2021年7月15日を開始日として、3日間隔（'3D'）で5つの日付が生成されます。

手順2：DataFrameの作成

次に、作成した日付インデックスをindexとして持つDataFrameを作成します。

dataFrame = pd.DataFrame({'k': [1, 2, 3, 4, 5]}, index=i)

手順3：first()メソッドで先頭期間を抽出

先頭から4日間（'4D'）の範囲にある行を取得してみましょう。

dataFrame.first('4D')

この場合、開始日の2021年7月15日から4日以内（7月19日未満）に該当する行のみが出力されます。

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

# 5つの期間・3日間隔の頻度で日付インデックスを設定
i = pd.date_range('2021-07-15', periods=5, freq='3D')

# 上記のインデックスを持つDataFrameを作成
dataFrame = pd.DataFrame({'k': [1, 2, 3, 4, 5]}, index=i)
print("DataFrame...\n", dataFrame)

# 先頭の行を取得
# 最初の4日間の行を取得
print("First few rows fetched..\n", dataFrame.first('4D'))

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。

DataFrame...
             k
2021-07-15   1
2021-07-18   2
2021-07-21   3
2021-07-24   4
2021-07-27   5
First few rows fetched..
            k
2021-07-15   1
2021-07-18   2

解説

元のDataFrameには5行のデータがありますが、first('4D')を実行すると、開始日である2021年7月15日から4日以内に含まれる「2021-07-15」と「2021-07-18」の2行だけが返されます。「2021-07-21」は開始日から6日後のため、範囲外となり除外される点に注意してください。

なお、末尾の期間を抽出したい場合はlast()メソッドを使用します。first()との組み合わせで、時系列データの先頭・末尾を柔軟に扱うことができます。