Pandas DataFrame の at_time メソッド

はじめに

Pandas の at_time() メソッドは、1 日の特定の時刻における行の値を選択するために使用されます。特定の時刻に基づいて DataFrame をフィルタリングするために使用できます。DataFrame に指定された時刻が存在しない場合、空の DataFrame が返されます。このメソッドは時系列分析に特に役立ちます。この実験では、pandas DataFrame で at_time() メソッドをどのように使用するか学びます。

VM のヒント

VM の起動が完了した後、左上隅をクリックして ノートブック タブに切り替えて、Jupyter Notebook を使用して練習します。

時々、Jupyter Notebook が読み込み完了するまで数秒待つ必要がある場合があります。Jupyter Notebook の制限により、操作の検証を自動化することはできません。

学習中に問題に遭遇した場合は、Labby にお問い合わせください。セッション後にフィードバックを提供してください。そうすると、迅速に問題を解決します。

必要なライブラリをインポートする

import pandas as pd

DataFrame を作成する

Values = pd.date_range('2021-01-01', periods=4, freq='12H')
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [1, 2, 3, 4]}, index=Values)
print(df)

at_time() メソッドを使用して特定の時刻の値を選択する

time = '12:00'
selected_rows = df.at_time(time)
print(selected_rows)

欠損値の処理

DataFrame に指定された時刻が存在しない場合、at_time() メソッドは空の DataFrame を返します。これを処理するには、fillna() メソッドを使用して欠損値を既定値で埋めることができます。

time = '01:00'
selected_rows = df.at_time(time).fillna('No data')
print(selected_rows)

まとめ

この実験では、Pandas の at_time() メソッドを使用して特定の時刻の行の値を選択する方法を学びました。このメソッドを使用することで、DataFrame を時間に基づいて簡単にフィルタリングし、時系列分析を行うことができます。また、DataFrame に指定された時刻が存在しない場合の欠損値の処理方法も学びました。at_time() メソッドは、Pandas で時系列データを扱うための強力なツールです。