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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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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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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で特定のインデックス(DatetimeIndex)を抽出したいのですが

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投稿2019/03/12 21:20

前提・実現したいこと

PythonはPandasで時系列データの整理を行っております.
現在,一応付け焼き刃の手段でうまくは行っているのですが,ループを回すため処理が重たく,もっとスマートな書き方があるのでは無いかと思い質問させて頂きました.

現在**整理するために扱っているデータフレーム(以降df_01とします)**は以下の通りです.
df_01のインデックスは,「年月日時分秒」です.

Dataframe

1 hours prediction \ 2016-01-01 00:00:00 1429.476695 2016-01-01 01:00:00 1229.455257 2016-01-01 02:00:00 1429.212263 2016-01-01 03:00:00 1529.511699 ... 2017-01-01 04:00:00 1629.509232 2017-01-01 05:00:00 1729.304866 2017-01-01 06:00:00 1229.530628 2017-01-01 07:00:00 1329.877418 2017-01-01 08:00:00 1430.108962 2017-01-01 09:00:00 1530.085283 2017-01-01 10:00:00 1630.443224 一部のみ記載しています

この時,df_01から時刻を指定し値を取得するために**別の配列(下に示し,以降df_02とします)**でデータを整理していました.

df_02のインデックスは,「年月日」までであり,「時分秒」は入っておりません.

Dataframe

data 2016-01-06 NaN 2016-01-11 NaN 2016-01-17 25.5 2016-01-18 9.0 2016-01-19 NaN 2016-01-23 7.0 2016-01-24 NaN 一部のみ記載しています

さて,今回私が実現したいのは,df_02のインデックスをdf_01の抽出に使いたいということです.
具体的に,望まれる結果は以下のようになります.

Dataframe

1 hours prediction \ 2016-01-06 00:00:00 1429.476695 2016-01-06 01:00:00 1229.455257 2016-01-06 02:00:00 1429.212263 2016-01-06 03:00:00 1529.511699 ... 2016-01-11 04:00:00 1629.509232 2016-01-11 05:00:00 1729.304866 2016-01-11 06:00:00 1229.530628 2016-01-11 07:00:00 1329.877418 2016-01-11 08:00:00 1430.108962 2016-01-11 09:00:00 1530.085283 2016-01-11 10:00:00 1630.443224 一部のみ記載しています

df_02で日付をみつけて,df_01でその日の24時間分のデータを抽出したいという考えです.
ところがこれがうまくいかず(重い処理しか思いつかず),「発生している問題」で表記しているようなことになってしまいます.

また,「試したこと欄」には試行錯誤の一部を記載しております.

望まれる結果を達成するために,どのような処理をすればいいでしょうか.
教えて頂ければ幸いです.

よろしくお願いいたします.

発生している問題

抽出される結果が以下のようになります.

Dataframe

1 hours prediction \ 2016-01-06 1429.476695 ``` ... 一部のみ記載しています

このように,各日の0時0分0秒のデータしか抽出されず,目的のデータフレームの全てを得られておりません.

該当のソースコード・試したこと

python

df_01.loc[df_02.index, :]

と書きますと,上述のような結果となりました.
また,

python

df_01.loc["2016-01-06", :]

と文字列で入力しますと,一日分のデータのみですが24時間分の出力が得られます.

そこで,現在の付け焼き刃の方法では以下のようなことをしています.

python

SAMPLES = df_02.index.strftime('%Y-%m-%d') df_ans = pd.DataFrame([]) for idx in range(len(SAMPLES)): df_ans = pd.concat([df_ans, df_01.loc[SAMPLES[idx], :]], axis=0) # ↑私のMarkdownの書き方が間違っているのかうまくインデントが入りません.見づらいのはご容赦ください.

これは時間が掛かり,この処理があと100回程度残っているためどうしようかなと困っております.

使用しているPython,pandasのバージョン

zsh

% python --version Python 3.6.1 :: Anaconda 4.4.0 (x86_64)

python

import pandas as pd print(pd.__version__) # '0.24.1'

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t_obara
t_obara

2019/03/13 00:59

groupbyのご利用は検討されましたか?
rneko
rneko

2019/03/16 23:10

t_obaraさま お世話様です.返信が大変遅くなり,申し訳ありません. groupbyの検討は行いませんでした.試したわけではありませんが,確かに抽出する方法はありそうな感じもします.あくまで感覚ですが・・・・・・検討してみたいと思います.

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