Python・pandasでデータフレームのインデックスを正負の方向に2期間シフトする方法

はじめに

時系列データを扱う際、データを行や列の方向にずらして比較したいケースはよくあります。pandasのshift()メソッドを使えば、データフレームの値を任意の期間だけ簡単にシフトできます。

本記事では、日時をインデックスとするデータフレームを作成し、そのインデックス（行）を正方向に2期間、および負方向に2期間シフトする方法を解説します。

期待される結果

インデックスを正方向に2期間シフトすると先頭の2行がNaN（欠損値）となり、負方向に2期間シフトすると末尾の2行がNaNになります。実行結果は以下の通りです。

正方向に2期間シフトした場合
                    Id   Age
2020-01-01 00:00:00 NaN  NaN
2020-01-01 12:00:00 NaN  NaN
2020-01-02 00:00:00 1.0  10.0
2020-01-02 12:00:00 2.0  12.0
2020-01-03 00:00:00 3.0  14.0

負方向に2期間シフトした場合
                    Id   Age
2020-01-01 00:00:00 3.0  14.0
2020-01-01 12:00:00 4.0  11.0
2020-01-02 00:00:00 5.0  13.0
2020-01-02 12:00:00 NaN  NaN
2020-01-03 00:00:00 NaN  NaN

解決手順

以下の手順で実装を進めます。

• pd.date_range()を使い、開始日「2020-01-01」、期間数5、頻度「12H」の時系列インデックスを作成する
• Id列とAge列を持つデータフレームを定義する
• df.shift(2, axis=0)で正方向に2期間シフトする
• df.shift(-2, axis=0)で負方向に2期間シフトする

ポイント：shift()メソッドの引数

• 第1引数（periods）：シフトする期間数を指定します。正の値ならデータが後ろへ、負の値なら前へ移動します。
• axis=0：行方向（インデックス方向）へのシフトを意味します。列方向にシフトしたい場合はaxis=1を指定します。

サンプルコード

それでは、実際のコードを見てみましょう。

import pandas as pd

# 12時間間隔で5個の日時インデックスを作成
time_series = pd.date_range('01-01-2020', periods=5, freq='12H')

# データフレームを定義
df = pd.DataFrame({"Id": [1, 2, 3, 4, 5],
                   "Age": [10, 12, 14, 11, 13]},
                  index=time_series)

print("Dataframe is:\n", df)

# 正方向に2期間シフト
print("shift the index by two periods in positive direction")
print(df.shift(2, axis=0))

# 負方向に2期間シフト
print("shift the index by two periods in negative direction")
print(df.shift(-2, axis=0))

実行結果

Dataframe is:
                     Id  Age
2020-01-01 00:00:00   1   10
2020-01-01 12:00:00   2   12
2020-01-02 00:00:00   3   14
2020-01-02 12:00:00   4   11
2020-01-03 00:00:00   5   13
shift the index by two periods in positive direction
                     Id   Age
2020-01-01 00:00:00  NaN  NaN
2020-01-01 12:00:00  NaN  NaN
2020-01-02 00:00:00  1.0  10.0
2020-01-02 12:00:00  2.0  12.0
2020-01-03 00:00:00  3.0  14.0
shift the index by two periods in negative direction
                     Id   Age
2020-01-01 00:00:00  3.0  14.0
2020-01-01 12:00:00  4.0  11.0
2020-01-02 00:00:00  5.0  13.0
2020-01-02 12:00:00  NaN  NaN
2020-01-03 00:00:00  NaN  NaN

まとめ

pandasのshift()メソッドを使うことで、データフレームの行や列を簡単にシフトできます。正の値を指定するとデータが後ろに移動して先頭側がNaNで埋められ、負の値を指定するとデータが前に移動して末尾側がNaNで埋められます。時系列データの差分計算や前日比の算出など、さまざまな分析の場面で活用できる便利なメソッドなので、ぜひ使いこなしましょう。