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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。

pandasのgroupbyメソッドで7日間のデータの平均を求めたい。

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現在以下のようなデータの解析を行っています。

日付(DatetimeIndex) 曜日 商品名 売上数量
2017-01-01 日曜日 ... 12
2017-01-02 月曜日 ... 94
2017-01-03 火曜日 ... 32
2017-01-04 水曜日 ... 12
2017-01-05 木曜日 ... 18
2017-01-06 金曜日 ... 25
2017-01-07 土曜日 ... 19
2017-01-08 日曜日 ... 21
... ... ... ...

行いたい事はこのデータに対して、2017年1月1日からの7日間の平均と標準偏差を取る事です。

そこで以下のようなコードで分析を行いました。

df = pd.read_csv('data.csv', encoding='shift-jis')

# indexはDatetimeIndexに変換済みです
year_group  = df.index.year.rename('year')
month_group = df.index.month.rename('month')
week__group = df.index.week.rename('week')
df['週平均'] = df.groupby([year_group, month_group, week_group])['売上数量'].transform('mean')
df['週標準偏差'] = df.groupby([year_group, month_group, week_group])['売上数量'].transform('std')

すると以下のような結果が返ってきました。

|                     週平均       週標準偏差
日付        
2017-01-01    12.000000    NaN
2017-01-02    33.333333    27.83080
2017-01-03    33.333333    27.83080
2017-01-04    33.333333    27.83080
2017-01-05    33.333333    27.83080
2017-01-06    33.333333    27.83080
2017-01-07    33.333333    27.83080
2017-01-08    24.834198    12.91382

私は、2017年1月1日からの7日間ごとの平均と標準偏差がほしいのですが、pandasのgroupbuメソッドで行うと、曜日区切りで計算してしまい、2017年1月1日は日曜日始まりなため、私が行いたい事が正しく計算できません。

どのような操作を行えば、曜日ではなく7日間の平均や標準偏差を取得できるのか、知見をいただければと思います。

宜しくお願いします。

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回答 2

check解決した方法

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resampleメソッドを使用して、7日間の情報を得る事ができました。

df['週平均'] = df['売上数量'].resample('7D').transform('mean')
df['週標準偏差'] = df['売上数量'].resample('7D').transform('std')

|                     週平均       週標準偏差
日付        
2017-01-01    30.287450    25.82696
2017-01-02    30.287450    25.82696
2017-01-03    30.287450    25.82696
2017-01-04    30.287450    25.82696
2017-01-05    30.287450    25.82696
2017-01-06    30.287450    25.82696
2017-01-07    30.287450    25.82696
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resample()メソッドを使うと簡単です。

Mean_weekly=df.resample('W').mean()
Std_weekly=df.resample('W').std()


resampleの引数はまとめたい単位です。W(週)以外にMやDもあります。これでまとめられたオブジェクトができたので、やりたい処理をメソッドとして追加すれば完成です

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  • 2018/07/10 16:12

    回答ありがとうございます!

    以前の自分の質問内容を元に、自力解決できました!
    ほとんど同じ手法になりました。

    ありがとうございました。

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