パンダで5分間隔でグループ化する方法

次の基本構文を使用して、pandas DataFrame で行を 5 分間隔にグループ化できます。

 df. resample (' 5min '). sum ()

この特定の数式は、DataFrame のインデックスに日時値が含まれていることを前提として、DataFrame 内の各列の合計を 5 分間隔にグループ化して計算します。

次の例は、この構文を実際に使用する方法を示しています。

関連: pandas の resample() の概要

例: pandas で 5 分間隔でグループ化する方法

さまざまな日付と時刻における企業の売上を示す次のパンダ データフレームがあるとします。

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' date ': pd.date_range (start=' 1/1/2020 ', freq=' min ', periods= 12 ),
                   ' sales ': [6, 8, 9, 11, 13, 8, 8, 15, 22, 9, 8, 4],
                   ' returns ': [0, 3, 2, 2, 1, 3, 2, 4, 1, 5, 3, 2]})

#set 'date' column as index
df = df. set_index (' date ')

#view DataFrame
print (df)

                     sales returns
date                               
2020-01-01 00:00:00 6 0
2020-01-01 00:01:00 8 3
2020-01-01 00:02:00 9 2
2020-01-01 00:03:00 11 2
2020-01-01 00:04:00 13 1
2020-01-01 00:05:00 8 3
2020-01-01 00:06:00 8 2
2020-01-01 00:07:00 15 4
2020-01-01 00:08:00 22 1
2020-01-01 00:09:00 9 5
2020-01-01 00:10:00 8 3
2020-01-01 00:11:00 4 2

関連: Pandas で日付範囲を作成する方法

次の構文を使用して、5 分間隔でグループ化された売上の合計を計算できます。

 #calculate sum of sales and returns grouped by 5-minute intervals
df. resample (' 5min '). sum ()

                     sales returns
date		
2020-01-01 00:00:00 47 8
2020-01-01 00:05:00 62 15
2020-01-01 00:10:00 12 5

結果を解釈する方法は次のとおりです。

• 0 ～ 4 分の合計売上は47で、合計返品は8でした。
• 5 分から 9 分までの合計売上は62で、合計返品は15でした。
• 10 ～ 14 分の合計売上は1 2で、合計返品は5でした。

同様の構文を使用して、5 分間隔でグループ化された最大売上高と戻り値を計算できます。

 #calculate max of sales and max of returns grouped by 5-minute intervals
df. resample (' 5min '). max ()

	             sales returns
date		
2020-01-01 00:00:00 13 3
2020-01-01 00:05:00 22 5
2020-01-01 00:10:00 8 3

同様の構文を使用して、5 分間隔にグループ化したい値を計算できます。

追加リソース

次のチュートリアルでは、パンダで他の一般的な操作を実行する方法を説明します。

パンダ間で日ごとにグループ化する方法
パンダで週ごとにグループ化する方法
Pandas で月ごとにグループ化する方法
Pandas で四半期ごとにグループ化する方法