はじめに：Pandasのshift関数とは
Pandasのshift関数は、データフレームやシリーズの要素を上下に移動するための便利なツールです。この関数は、特定の数のステップでデータを「シフト」（すなわち、移動）します。
具体的には、shift(1)はデータを一つ下に移動（つまり「シフトダウン」）し、shift(-1)はデータを一つ上に移動（つまり「シフトアップ」）します。この動作は、時間シリーズデータの解析や、特定の期間にわたるデータの変化を調べる際に特に有用です。
次のセクションでは、このshift関数の基本的な使い方について詳しく説明します。それでは、一緒に学んでいきましょう！
shift関数の基本的な使い方
Pandasのshift関数の基本的な使い方を見ていきましょう。まずは、シンプルなデータフレームを作成します。
import pandas as pd
# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [10, 20, 30, 40, 50]
})
print(df)
このコードを実行すると、以下のようなデータフレームが出力されます。
A B
0 1 10
1 2 20
2 3 30
3 4 40
4 5 50
次に、このデータフレームの各列を1つ下にシフトしてみましょう。
df_shifted = df.shift(1)
print(df_shifted)
このコードを実行すると、以下のようなデータフレームが出力されます。
A B
0 NaN NaN
1 1.0 10.0
2 2.0 20.0
3 3.0 30.0
4 4.0 40.0
ここで、shift(1)が行ったことは、各列の全ての値を1つ下に移動（シフトダウン）し、最初の行にNaNを挿入することです。これがshift関数の基本的な使い方です。
次のセクションでは、このshift関数を使ってデータを下にずらす具体的な方法について詳しく説明します。それでは、一緒に学んでいきましょう！
shift関数でデータを下にずらす方法
Pandasのshift関数を使ってデータを下にずらす方法を見ていきましょう。前のセクションで作成したデータフレームを再度使用します。
import pandas as pd
# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [10, 20, 30, 40, 50]
})
print(df)
このデータフレームの各列を1つ下にシフトするには、shift関数に引数として1を渡します。
df_shifted = df.shift(1)
print(df_shifted)
このコードを実行すると、以下のようなデータフレームが出力されます。
A B
0 NaN NaN
1 1.0 10.0
2 2.0 20.0
3 3.0 30.0
4 4.0 40.0
ここで、shift(1)が行ったことは、各列の全ての値を1つ下に移動（シフトダウン）し、最初の行にNaNを挿入することです。これがshift関数を使ってデータを下にずらす基本的な方法です。
次のセクションでは、shift関数のパラメータについて詳しく説明します。それでは、一緒に学んでいきましょう！
shift関数のパラメータについて
Pandasのshift関数は、以下のようなパラメータを持っています。
DataFrame.shift(periods=1, freq=None, axis=0, fill_value=None)
各パラメータの詳細は以下の通りです。
-
periods：シフトする期間を指定します。正の値は下方向へのシフト（シフトダウン）、負の値は上方向へのシフト（シフトアップ）を意味します。デフォルトは1です。 -
freq：特定の頻度でシフトする場合に使用します。例えば、'D'を指定すると1日ごとにシフトします。このパラメータは主に時間シリーズデータで使用されます。 -
axis：シフトする軸を指定します。0は行方向（デフォルト）、1は列方向を意味します。 -
fill_value：シフトによって新たに生じる欠損値を埋める値を指定します。指定しない場合、欠損値はNaNで埋められます。
これらのパラメータを理解することで、shift関数をより効果的に使用することができます。次のセクションでは、shift関数でNaNを扱う方法について詳しく説明します。それでは、一緒に学んでいきましょう！
shift関数でNaNを扱う方法
Pandasのshift関数を使用すると、シフトした結果、新たに生じる欠損値はデフォルトでNaNで埋められます。しかし、これを任意の値で埋めることも可能です。その方法を見ていきましょう。
まずは、前のセクションと同じデータフレームを作成します。
import pandas as pd
# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [10, 20, 30, 40, 50]
})
print(df)
次に、このデータフレームの各列を1つ下にシフトし、新たに生じる欠損値を0で埋めてみましょう。
df_shifted = df.shift(1, fill_value=0)
print(df_shifted)
このコードを実行すると、以下のようなデータフレームが出力されます。
A B
0 0 0
1 1 10
2 2 20
3 3 30
4 4 40
ここで、shift(1, fill_value=0)が行ったことは、各列の全ての値を1つ下に移動（シフトダウン）し、最初の行に0を挿入することです。これがshift関数を使ってNaNを扱う基本的な方法です。
次のセクションでは、shift関数を使った実用的な例について詳しく説明します。それでは、一緒に学んでいきましょう！
実用的な例：グループ内での値のシフト
Pandasのshift関数は、グループ内での値のシフトというような実用的なシナリオでも非常に有用です。具体的な例を見ていきましょう。
まずは、以下のようなデータフレームを作成します。
import pandas as pd
# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({
'Group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]
})
print(df)
このコードを実行すると、以下のようなデータフレームが出力されます。
Group Value
0 A 1
1 A 2
2 A 3
3 B 4
4 B 5
5 B 6
次に、各グループ内での値を1つ下にシフトしてみましょう。
df['Shifted'] = df.groupby('Group')['Value'].shift(1)
print(df)
このコードを実行すると、以下のようなデータフレームが出力されます。
Group Value Shifted
0 A 1 NaN
1 A 2 1.0
2 A 3 2.0
3 B 4 NaN
4 B 5 4.0
5 B 6 5.0
ここで、groupby('Group')['Value'].shift(1)が行ったことは、各グループ内での値を1つ下に移動（シフトダウン）し、各グループの最初の行にNaNを挿入することです。これがshift関数を使った実用的な例の一つです。
次のセクションでは、今まで学んだことをまとめていきます。それでは、一緒に学んでいきましょう！
まとめ
この記事では、Pandasのshift関数について詳しく学びました。以下に主な学びをまとめます。
shift関数は、データフレームやシリーズの要素を上下に移動するための便利なツールです。shift関数の基本的な使い方を学び、データを下にシフトする方法を理解しました。shift関数のパラメータについて詳しく学び、それぞれのパラメータがどのように機能するかを理解しました。shift関数でNaNを扱う方法を学び、任意の値で欠損値を埋める方法を理解しました。- 最後に、グループ内での値のシフトという実用的な例を通じて、
shift関数の応用的な使い方を学びました。
以上で、Pandasのshift関数についての学習は終了です。この知識を活用して、データ分析の作業をより効率的に進めていきましょう。それでは、次回も一緒に学んでいきましょう！