Rolling関数の基本的な使い方
Pandasのrolling関数は、データフレームやシリーズに対して移動窓(moving window)操作を適用するための関数です。これは、一定の窓サイズでデータをスライドさせながら、その窓内のデータに対して統計的な操作（平均、中央値、合計など）を行うことを可能にします。
以下に、基本的な使い方を示します。
import pandas as pd
import numpy as np
# データの作成
np.random.seed(0)
s = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1000))
# rolling関数の適用
r = s.rolling(window=60)
# 移動平均の計算
mean = r.mean()
この例では、ランダムなデータを含むシリーズを作成し、rolling関数を適用しています。窓サイズは60に設定されており、これはrolling関数が60個の連続した値を一つのグループとして扱うことを意味します。その後、mean関数を用いて各グループの平均値を計算しています。
このように、rolling関数は時系列データ分析において非常に有用なツールとなります。特に、移動平均や移動標準偏差などの統計量を計算する際によく使用されます。また、rolling関数は他の統計的な関数と組み合わせて使用することも可能で、データ分析の幅を広げることができます。具体的な応用例については、次のセクションで詳しく説明します。
Rolling関数による週次データの生成
Pandasのrolling関数を用いると、日次データから週次データを生成することも可能です。これは、特定の週間にわたるデータの動向を把握するために非常に有用です。
以下に、週次データの生成方法を示します。
import pandas as pd
import numpy as np
# データの作成
np.random.seed(0)
s = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1000))
# rolling関数の適用
r = s.rolling(window='7D')
# 移動平均の計算
mean = r.mean()
この例では、rolling関数の窓サイズに文字列'7D'を指定しています。これは、7日間のデータを一つのグループとして扱うことを意味します。その後、mean関数を用いて各グループの平均値を計算しています。
このように、rolling関数を用いると、日次データから週次データを簡単に生成することができます。これは、週間単位でのデータの動向を把握するために非常に有用です。また、rolling関数は他の統計的な関数と組み合わせて使用することも可能で、データ分析の幅を広げることができます。具体的な応用例については、次のセクションで詳しく説明します。
Rolling関数の応用: 移動平均の計算
Pandasのrolling関数は、移動平均（rolling mean）の計算にも利用できます。移動平均は、時系列データのノイズを平滑化し、データのトレンドを明確にするための一般的な手法です。
以下に、移動平均の計算方法を示します。
import pandas as pd
import numpy as np
# データの作成
np.random.seed(0)
s = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1000))
# rolling関数の適用
r = s.rolling(window=60)
# 移動平均の計算
mean = r.mean()
この例では、rolling関数を用いて60個の連続した値を一つのグループとして扱い、そのグループの平均値を計算しています。これにより、各時点での直近60個の値の平均が計算され、これが移動平均となります。
移動平均は、データの一時的な変動や季節性を除去し、長期的なトレンドを把握するのに役立ちます。また、異常値の検出にも利用されます。つまり、ある値がその移動平均から大きく逸脱している場合、それは異常値である可能性が高いと判断できます。
以上のように、Pandasのrolling関数は、データ分析における多くの問題を解決するための強力なツールです。次のセクションでは、rolling関数のさらなる詳細とパラメータについて説明します。
Rolling関数のパラメータ詳細
Pandasのrolling関数は、以下の主要なパラメータを持っています。
-
window: 移動窓のサイズを指定します。これは整数またはオフセット文字列（’7D’など）で指定できます。整数を指定した場合、その数のデータポイントが各グループを形成します。オフセット文字列を指定した場合、その期間に含まれるデータポイントが各グループを形成します。 -
min_periods: 各窓に必要な最小の観測数を指定します。これを指定すると、窓内のデータポイントがこの数未満の場合、結果はNaNになります。 -
center: ブール値を指定します。Trueを指定すると、窓の中心がラベルの位置になります。 -
win_type: 窓の形状を指定します。デフォルトはNoneで、これは全てのデータポイントが等しく重み付けされることを意味します。他のオプションには、’triang’、’blackman’、’hamming’、’bartlett’などがあります。 -
on: データフレーム内の特定の列に対して操作を適用するために使用します。
以下に、これらのパラメータを用いた例を示します。
import pandas as pd
import numpy as np
# データの作成
np.random.seed(0)
s = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1000))
# rolling関数の適用
r = s.rolling(window=60, min_periods=10, center=True, win_type='triang')
# 移動平均の計算
mean = r.mean()
この例では、rolling関数にパラメータを指定しています。窓サイズは60、最小観測数は10、窓の中心をラベルの位置に設定し、窓の形状を三角形に設定しています。その後、mean関数を用いて各グループの平均値を計算しています。
以上のように、rolling関数のパラメータを適切に設定することで、さまざまな種類の移動窓操作を行うことができます。これにより、データ分析の精度と柔軟性が向上します。次のセクションでは、実際の時系列データに対するrolling関数の適用例を紹介します。
実例: 時系列データに対するRolling関数の適用
ここでは、実際の時系列データに対してPandasのrolling関数を適用する例を示します。この例では、株価データに対して移動平均を計算します。
import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
import datetime
# データの取得
start = datetime.datetime(2020, 1, 1)
end = datetime.datetime(2020, 12, 31)
df = web.DataReader('^N225', 'yahoo', start, end)
# rolling関数の適用
r = df['Adj Close'].rolling(window=20)
# 移動平均の計算
mean = r.mean()
# 結果のプロット
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(df.index, df['Adj Close'], label='Nikkei 225')
plt.plot(mean.index, mean, label='20 days rolling mean')
plt.legend()
plt.show()
この例では、Yahoo Financeから日経225の株価データを取得し、その調整後終値に対してrolling関数を適用しています。窓サイズは20に設定されており、これはrolling関数が20個の連続した値を一つのグループとして扱うことを意味します。その後、mean関数を用いて各グループの平均値を計算し、これをプロットしています。
このように、Pandasのrolling関数を用いると、実際の時系列データに対して様々な統計的な操作を行うことができます。これにより、データのトレンドを把握したり、異常値を検出したりすることが可能となります。また、rolling関数は他の統計的な関数と組み合わせて使用することも可能で、データ分析の幅を広げることができます。このような強力なツールを活用して、データ分析の精度と効率を向上させましょう。