Pandasとは何か、その基本的な機能
PandasはPythonでデータ分析を行うためのライブラリです。データを扱う際に必要な様々な機能を提供しており、データの整形や集計、可視化などが可能です。
Pandasには主に2つのデータ構造があります。1つはSeriesで、1次元のデータを扱います。もう1つはDataFrameで、複数の列からなる2次元のデータを扱います。
Pandasでの月末データの抽出方法
Pandasでは、resampleメソッドを使って日付や時間に基づくデータのリサンプリングができます。このメソッドを使うことで、月末データを簡単に抽出することができます。
コード例
import pandas as pd
# データの読み込み
df = pd.read_csv('data.csv', index_col='date', parse_dates=True)
# 月末データの抽出
df_month = df.resample('M').last()
上記のコードでは、data.csvというファイルからデータを読み込んでいます。読み込んだデータには、dateという列があり、この列をインデックスに指定しています(parse_dates=True)。
そして、resampleメソッドを使って’M’という引数を指定することで、月末のデータを抽出しています。最後にlastメソッドを使って、各月の最後のデータを取得しています。
Pandasでの期間指定データの処理方法
Pandasでは、period_rangeメソッドを使って期間を指定したデータの処理ができます。このメソッドを使うことで、期間を指定してデータを抽出することができます。
コード例
import pandas as pd
# データの読み込み
df = pd.read_csv('data.csv', index_col='date', parse_dates=True)
# 期間指定データの抽出
start_date = '2024-01-01'
end_date = '2024-06-30'
periods = pd.period_range(start=start_date, end=end_date, freq='D')
df_period = df.loc[periods.to_timestamp()]
上記のコードでは、data.csvというファイルからデータを読み込んでいます。読み込んだデータには、dateという列があり、この列をインデックスに指定しています(parse_dates=True)。
そして、period_rangeメソッドを使って、2024年1月1日から2024年6月30日までの期間を指定しています。freq=’D’という引数を指定することで、1日単位で期間を指定しています。
最後に、to_timestampメソッドを使って、期間をタイムスタンプに変換し、locメソッドを使って、指定した期間のデータを抽出しています。
Pandasを使ったデータ処理の便利性と応用例
Pandasを使うことで、データの整形や集計、可視化などが簡単に行えるため、データ分析において非常に便利です。
例えば、株価データをPandasで扱うことで、移動平均線やボリンジャーバンドなどのテクニカル指標を計算することができます。また、株価データと財務データを組み合わせて、PERやPBRなどの指標を計算することもできます。
まとめ
Pandasを使って、月末データの抽出や期間指定データの処理が簡単に行えることがわかりました。Pandasはデータ分析において非常に便利なライブラリであり、株価データなどの金融データの分析にも活用できます。
