リサンプリングとは
リサンプリングとは、データの時間間隔を変更する処理のことを指します。例えば、毎日のデータを毎月のデータに変換したり、逆に毎月のデータを毎日のデータに変換したりします。これは、データ分析において非常に重要なステップであり、データの観察や解析を容易にします。
Pandasのresample関数は、このリサンプリングを行うための強力なツールです。この関数を使用すると、様々な時間間隔でデータを集約したり、補間したりすることが可能です。具体的には、resample関数は元のデータを特定の時間間隔でグループ化し、各グループに対して集約関数（平均、合計、最大、最小など）を適用します。
しかし、リサンプリングを行うときには注意が必要です。元のデータに欠損値が含まれている場合や、リサンプリングによって新たな時間間隔が生じ、その間隔にデータが存在しない場合、NaN（Not a Number）が発生する可能性があります。これは、データ分析において重要な問題となります。次のセクションでは、このNaNの発生原因と取り扱い方法について詳しく説明します。
NaNが発生する理由
リサンプリングを行う際に、NaN（Not a Number）が発生する主な理由は2つあります。
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元のデータに欠損値が存在する場合：元のデータセットに欠損値（NaN）が含まれている場合、これらの欠損値はリサンプリングの結果にそのまま反映されます。つまり、元のデータが欠損している時間間隔は、リサンプリング後も欠損したままとなります。
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リサンプリングによって新たな時間間隔が生じる場合：リサンプリングは、データの時間間隔を変更します。この過程で、元のデータに存在しない新たな時間間隔が生じる可能性があります。例えば、毎月のデータを毎日のデータにリサンプリングすると、元のデータに存在しない日付が新たに生成されます。このような新たな時間間隔に対応するデータは存在しないため、これらの間隔はNaNで埋められます。
これらの理由から、リサンプリングを行う際にはNaNの発生に注意が必要です。次のセクションでは、これらのNaNをどのように取り扱うかについて説明します。
NaNの取り扱い方法
リサンプリングによって発生したNaNは、以下のような方法で取り扱うことが可能です。
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欠損値の削除：
dropna関数を使用してNaNを含む行または列を削除することができます。しかし、この方法はデータの損失を引き起こす可能性があるため、注意が必要です。 -
欠損値の補間：
fillna関数を使用してNaNを特定の値で補間することができます。補間する値としては、固定値、前後の値（前方補間または後方補間）、平均値、中央値などが考えられます。 -
欠損値の補完：
interpolate関数を使用してNaNを補完することも可能です。この関数は、欠損値の前後の値を考慮して補完を行います。補完方法としては、線形補完、多項式補完、スプライン補完などがあります。
これらの方法を適切に使用することで、リサンプリングによるNaNの問題を解決することが可能です。次のセクションでは、これらの方法を具体的なコード例とともに詳しく説明します。
具体的なコード例
以下に、Pandasのresample関数を使用してリサンプリングを行い、その結果生じたNaNを取り扱う具体的なコード例を示します。
まず、時間インデックスを持つデータフレームを作成します。
import pandas as pd
import numpy as np
# 日付範囲を作成
date_rng = pd.date_range(start='1/1/2020', end='1/10/2020', freq='2D')
# データフレームを作成
df = pd.DataFrame(date_rng, columns=['date'])
df['data'] = np.random.randint(0,100,size=(len(date_rng)))
df.set_index('date', inplace=True)
次に、このデータフレームをリサンプリングします。
# データフレームをリサンプリング
df_resampled = df.resample('D').mean()
この時点で、リサンプリングにより新たに生成された日付に対応するデータはNaNとなっています。
最後に、これらのNaNを取り扱います。
# NaNを削除
df_dropped = df_resampled.dropna()
# NaNを0で補間
df_filled = df_resampled.fillna(0)
# NaNを前方補間
df_ffilled = df_resampled.ffill()
# NaNを後方補間
df_bfilled = df_resampled.bfill()
# NaNを線形補間
df_interpolated = df_resampled.interpolate()
以上が、PandasでのリサンプリングとNaNの取り扱いに関する具体的なコード例です。これらのコードを適切に使用することで、リサンプリングによるNaNの問題を解決することが可能です。