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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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【pandas】時間データをもとに1日の最高気温を求めたい

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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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投稿2017/12/09 13:16

時系列データをpandas.datetime型に変換して扱っています。

いま、データはA年B月C日D:00という状態になっています。また、datetimeの列とは別に、気温列(int)があります。

このデータから、日ごとの最高温度を求めたいです。

pd.resample()を使うとできるようなんですが、うまくいきません。

どのようにすれば、時間データから1日の最高温度を求めることができますか?

なお、回答はresample()を使うものでも、使わないものでも構いません。

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回答3

0

回答はresample()を使うものでも、使わないものでも構いません。

以下回答はresample()を使わないものになります。
以下リンクを参考に日毎の最高気温を求めてみました。参考にしてください。

python

1import pandas as pd 2import numpy as np 3from pprint import pprint 4 5rng = pd.date_range(start='2014-01-01', periods=10, freq='H') 6# Temp列に0~10度をランダムに設定 7df_original = pd.DataFrame( 8 {'Temp': np.random.randint(0, 10, len(rng))}, index=rng) 9pprint(rng) 10""" 112014/01/01から1時間ごと午前9時までのインデックスを作成 12DatetimeIndex(['2014-01-01 00:00:00', '2014-01-01 01:00:00', 13 '2014-01-01 02:00:00', '2014-01-01 03:00:00', 14 '2014-01-01 04:00:00', '2014-01-01 05:00:00', 15 '2014-01-01 06:00:00', '2014-01-01 07:00:00', 16 '2014-01-01 08:00:00', '2014-01-01 09:00:00'], 17 dtype='datetime64[ns]', freq='H') 18""" 19pprint(df_original) 20""" 21 Temp 222014-01-01 00:00:00 4 232014-01-01 01:00:00 8 242014-01-01 02:00:00 9 252014-01-01 03:00:00 6 262014-01-01 04:00:00 8 272014-01-01 05:00:00 3 282014-01-01 06:00:00 3 292014-01-01 07:00:00 9 302014-01-01 08:00:00 3 312014-01-01 09:00:00 7 32""" 33df_tmp = pd.DataFrame({'Temp': [0]},index=[df_original.index.shift(-1, freq='D')[0]]) 34# 日毎にデータをまとめて最大値を抽出 35df_daily = df_tmp.append(df_original).groupby(pd.TimeGrouper(freq='D')).aggregate(np.max)[1:] 36pprint(df_daily) 37""" 38 Temp 392014-01-01 9 40"""

pandasのTimeGrouperで時系列の集計を便利に

投稿2017/12/09 14:00

編集2017/12/09 14:02
wakame

総合スコア1170

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ベストアンサー

時系列データがIndexなのであれば

Python

1df.resample('D').max()

で問題ないかと思います。

時系列データがIndex以外のColumnで使用しているのであれば、set_index() でIndexに設定後resample()するか

Python

1df.set_index('datetime').resample('D').max()

もしくは、groupby()使って

Python

1df.groupby(df['datetime'].dt.date).max()

のようにするとよいのではないでしょうか。

ということで、以下はサンプルコードです。

Python

1import pandas as pd 2import numpy as np 3 4N=36 5 6# Indexが時系列データなの場合 7df1 = pd.DataFrame( 8 {'temp':np.random.randint(0, 28, N)}, 9 index=pd.date_range('2017/11/01 00:00', freq='2H', periods=N) 10) 11 12ret = df1.resample('D').max() 13print(ret) 14 15 16# Indexが時系列データでない場合 17df2 = pd.DataFrame({ 18 'datetime':pd.date_range('2017/11/01 00:00', freq='2H', periods=N), 19 'temp':np.random.randint(0, 28, N) 20}) 21 22ret = df2.set_index('datetime').resample('D').max() 23print(ret) 24 25ret = df2.groupby(df2['datetime'].dt.date)['temp'].max() 26print(ret)

投稿2017/12/09 17:42

magichan

総合スコア15898

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年月日単位で最大値を求めるのであれば、

Dataframe名.resample('d').max()

でよろしいかと思います。

1月1日分、2月1日分、などを1日分のデータとして最大値を求めるのであれば、日付データからdayを抽出してそれをキーに最大値を求めるという処理になるかと思います。

df_original['Day'] = [x.day for x in df_original['datetime']]
df_original.groupby('Day').max()['Temp']

投稿2017/12/09 16:22

R.Shigemori

総合スコア3376

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