インデックス値に基づいてデータフレーム時系列データを切り捨てるプログラムを作成します

時系列データを含むデータフレームがあり、切り捨てられたデータの結果は、

before truncate:
 Id time_series
0 1 2020-01-05
1 2 2020-01-12
2 3 2020-01-19
3 4 2020-01-26
4 5 2020-02-02
5 6 2020-02-09
6 7 2020-02-16
7 8 2020-02-23
8 9 2020-03-01
9 10 2020-03-08
after truncate:
 Id time_series
1 2 2020-01-12

解決策

これを解決するには、以下の手順に従います-

• データフレームを定義します。

• start =’01/01/2020’、periods =10内にdate_range関数を作成し、freq =‘W’を割り当てます。指定された開始日から次の週の開始日までの10の日付を生成し、df [‘time_series’]として保存します。

df['time_series'] = pd.date_range('01/01/2020',
                                    periods=10,
                                    freq='W')

• before =’01/01/2020’、after =’10/02/2020’のように、いくつかのインデックス値内にdf.truncate（）関数を適用し、結果として保存します。

result = df.truncate(before='01/01/2020',after='10/02/2020')

例

理解を深めるために、以下の実装を見てみましょう-

import pandas as pd
d = {'Id': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]}
df = pd.DataFrame(d)
df['time_series'] = pd.date_range('01/01/2020',
                                    periods=10,
                                    freq='W')

print(df)
result = df.truncate(before='01/01/2020',after='10/02/2020')
print(result)

出力

before truncate:
 Id time_series
0 1 2020-01-05
1 2 2020-01-12
2 3 2020-01-19
3 4 2020-01-26
4 5 2020-02-02
5 6 2020-02-09
6 7 2020-02-16
7 8 2020-02-23
8 9 2020-03-01
9 10 2020-03-08
after truncate:
 Id time_series
1 2 2020-01-12