Pandasとは
Pandasは、Pythonプログラミング言語で使用される、データ操作と分析のための強力なオープンソースライブラリです。特に、数値表と時間系列データを操作するためのデータ構造と操作を提供します。
Pandasは以下のような特徴を持っています:
- データフレームという強力なデータ構造
- データの読み込みと書き込みのためのツール (CSV、Excel、SQLデータベース、HDF5形式など)
- データのクリーニングと前処理のための機能 (欠損データの処理、データの形状変更、データの結合とマージなど)
- データの集約や変換のための機能 (group by操作など)
- 高度なデータ分析ツール
- 時間系列データの操作機能
これらの機能により、Pandasはデータサイエンスとデータ分析の分野で広く利用されています。また、PandasはNumPyとMatplotlibと連携して使うことが多く、これらのライブラリと合わせてPythonのデータ分析のエコシステムを形成しています。このエコシステムにより、データの読み込みから前処理、分析、可視化までの一連の流れをPythonだけで完結することが可能となります。これがPandasがデータ分析の現場で広く使われる理由の一つです。
リサンプリングの基本
リサンプリングは、時間や空間などによってインデックス付けされたデータを異なる頻度で再サンプリングするプロセスを指します。Pandasでは、resample関数を使用してリサンプリングを行うことができます。
リサンプリングには主に2つのタイプがあります:
– ダウンサンプリング: 高頻度データを低頻度データに変換します。例えば、日次データを月次データに変換する場合などです。
– アップサンプリング: 低頻度データを高頻度データに変換します。例えば、月次データを日次データに変換する場合などです。
Pandasのresample関数は、非常に柔軟性が高く、様々な頻度の指定や、さまざまな方法での値の集計（平均、合計、中央値など）が可能です。
以下に、日次データを月次データにダウンサンプリングする例を示します:
import pandas as pd
# 日次データの作成
rng = pd.date_range('1/1/2020', periods=100, freq='D')
ts = pd.Series(range(100), index=rng)
# データのダウンサンプリング
ts.resample('M').mean()
このコードでは、日次データを月次データにダウンサンプリングし、各月の平均値を計算しています。
リサンプリングは、時間系列データの分析において非常に重要なステップであり、Pandasはこれを簡単に行うための強力なツールを提供しています。
パーセンタイル計算の方法
パーセンタイルは、データセットを100等分し、その中の特定の位置を示す統計的な指標です。例えば、50パーセンタイル（または中央値）は、データセットの中央に位置する値を示します。同様に、25パーセンタイルは、データセットの下位25%の値を超える最小の数値を示します。
Pandasでは、quantile関数を使用してパーセンタイルを計算することができます。この関数は、0から1までの値を引数に取り、対応するパーセンタイル値を返します。
以下に、Pandasのquantile関数を使用してパーセンタイルを計算する例を示します:
import pandas as pd
import numpy as np
# データの作成
data = pd.Series(np.random.randn(1000))
# パーセンタイルの計算
q25 = data.quantile(0.25)
q50 = data.quantile(0.50)
q75 = data.quantile(0.75)
print(f"25パーセンタイル: {q25}")
print(f"50パーセンタイル: {q50}")
print(f"75パーセンタイル: {q75}")
このコードでは、1000個のランダムな数値からなるデータセットを作成し、25パーセンタイル、50パーセンタイル、75パーセンタイルを計算しています。
パーセンタイルは、データの分布を理解するための重要なツールであり、Pandasはこれを簡単に計算するための強力な関数を提供しています。
リサンプリングとパーセンタイルの組み合わせ
リサンプリングとパーセンタイルの計算を組み合わせることで、時間系列データの特定の期間における分布の特性を詳しく調べることができます。たとえば、ある期間におけるデータの中央値や四分位数を計算することで、その期間のデータの傾向を理解するのに役立ちます。
Pandasでは、resample関数とquantile関数を組み合わせて、リサンプリングしたデータのパーセンタイルを計算することができます。
以下に、時間系列データのリサンプリングとパーセンタイル計算の組み合わせの例を示します:
import pandas as pd
import numpy as np
# 時間系列データの作成
rng = pd.date_range('1/1/2020', periods=1000, freq='D')
ts = pd.Series(np.random.randn(1000), index=rng)
# データのリサンプリングとパーセンタイル計算
resampled = ts.resample('M')
q25 = resampled.quantile(0.25)
q50 = resampled.quantile(0.50)
q75 = resampled.quantile(0.75)
print(f"25パーセンタイル: {q25}")
print(f"50パーセンタイル: {q50}")
print(f"75パーセンタイル: {q75}")
このコードでは、日次データを月次データにリサンプリングし、各月の25パーセンタイル、50パーセンタイル、75パーセンタイルを計算しています。
このように、Pandasを使用すれば、リサンプリングとパーセンタイル計算を組み合わせて、時間系列データの特定の期間における分布の特性を詳しく調べることが可能です。
実例とコード
ここでは、実際のデータセットを用いて、Pandasのリサンプリングとパーセンタイル計算の機能を組み合わせた例を示します。この例では、株価データを用いて、月次のリターンのパーセンタイルを計算します。
まず、Yahoo FinanceからAppleの株価データをダウンロードします。次に、日次のクローズ価格から月次のリターンを計算し、そのパーセンタイルを求めます。
import pandas as pd
import yfinance as yf
# Yahoo FinanceからAppleの株価データをダウンロード
data = yf.download('AAPL', start='2020-01-01', end='2022-12-31')
# クローズ価格のみを抽出
close = data['Close']
# 日次のクローズ価格から月次のリターンを計算
monthly_return = close.resample('M').ffill().pct_change()
# パーセンタイルの計算
q25 = monthly_return.quantile(0.25)
q50 = monthly_return.quantile(0.50)
q75 = monthly_return.quantile(0.75)
print(f"25パーセンタイル: {q25}")
print(f"50パーセンタイル: {q50}")
print(f"75パーセンタイル: {q75}")
このコードでは、yfinanceライブラリを使用してYahoo FinanceからAppleの株価データをダウンロードし、そのクローズ価格から月次のリターンを計算しています。そして、そのリターンの25パーセンタイル、50パーセンタイル、75パーセンタイルを計算しています。
このように、Pandasのリサンプリングとパーセンタイル計算の機能を組み合わせることで、時間系列データの特定の期間における分布の特性を詳しく調べることが可能です。