Pandas Shiftメソッドの概要
Pandasのshiftメソッドは、データフレームやシリーズの要素を指定した数だけシフト（移動）させるためのメソッドです。このメソッドは、時間シリーズデータの解析などによく使用されます。
shiftメソッドの基本的な使い方は以下の通りです。
df.shift(periods=1, fill_value=None, axis=0)
ここで、
– periodsはシフトする期間を指定します。正の値を指定するとデータが下（または右）に移動し、負の値を指定するとデータが上（または左）に移動します。
– fill_valueはシフトによって生じた欠損値（NaN）をどのように補完するかを指定します。デフォルトでは補完は行われず、欠損値がそのまま残ります。
– axisはシフトの方向を指定します。0を指定すると縦方向に、1を指定すると横方向にシフトします。
次のセクションでは、このshiftメソッドの具体的な使用例について詳しく説明します。また、shiftメソッドを使用する際によく出会う問題、すなわちNaN値の補完についても後述します。
Shiftメソッドの基本的な使用法
Pandasのshiftメソッドの使用法を具体的な例を通じて説明します。まず、以下のようなデータフレームを考えてみましょう。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [10, 20, 30, 40, 50],
'C': [100, 200, 300, 400, 500]
})
print(df)
このデータフレームに対してshiftメソッドを適用すると、以下のようになります。
df_shifted = df.shift(1)
print(df_shifted)
このコードは、各列の全ての要素を1行下にシフトします。結果として、最初の行はNaN値で埋められ、他の行は元の行より1つ下に移動します。
また、shiftメソッドに負の値を指定すると、データは上にシフトします。
df_shifted = df.shift(-1)
print(df_shifted)
このコードは、各列の全ての要素を1行上にシフトします。結果として、最後の行はNaN値で埋められ、他の行は元の行より1つ上に移動します。
以上が、Pandasのshiftメソッドの基本的な使用法です。次のセクションでは、shiftメソッドを使用した際に生じるNaN値の補完方法について説明します。
NaN値の補完について
Pandasのshiftメソッドを使用すると、シフトにより新たに生じたデータの欠損部分はNaN（Not a Number）で埋められます。しかし、このNaN値はデータ分析を行う上で問題となることがあります。そのため、NaN値を何らかの方法で補完することが必要となる場合があります。
Pandasでは、NaN値の補完を行うためのメソッドが提供されています。その一つがfillnaメソッドです。このメソッドを使用すると、NaN値を指定した値で置き換えることができます。
df_shifted = df.shift(1)
df_filled = df_shifted.fillna(0)
print(df_filled)
このコードは、shiftメソッドにより生じたNaN値を0で補完します。
また、fillnaメソッドにはmethod引数があり、これを使用すると前方や後方の値でNaNを補完することも可能です。
df_shifted = df.shift(1)
df_filled = df_shifted.fillna(method='ffill')
print(df_filled)
このコードは、前方の値（ffill）でNaN値を補完します。
以上が、PandasでNaN値の補完を行う基本的な方法です。次のセクションでは、shiftメソッドとNaN値の補完を組み合わせた使用例について説明します。
ShiftメソッドとNaN値の補完の組み合わせ
PandasのshiftメソッドとNaN値の補完を組み合わせることで、時間シリーズデータの解析などに役立つ操作を行うことができます。以下に具体的な例を示します。
まず、以下のようなデータフレームを考えてみましょう。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [10, 20, 30, 40, 50],
'C': [100, 200, 300, 400, 500]
})
print(df)
このデータフレームに対してshiftメソッドを適用し、その後でNaN値を補完すると以下のようになります。
df_shifted = df.shift(1)
df_filled = df_shifted.fillna(0)
print(df_filled)
このコードは、各列の全ての要素を1行下にシフトした後、NaN値を0で補完します。
また、shiftメソッドとfillnaメソッドを組み合わせることで、前方や後方の値でNaNを補完することも可能です。
df_shifted = df.shift(1)
df_filled = df_shifted.fillna(method='ffill')
print(df_filled)
このコードは、各列の全ての要素を1行下にシフトした後、前方の値（ffill）でNaN値を補完します。
以上が、PandasのshiftメソッドとNaN値の補完を組み合わせた使用例です。これらのメソッドを適切に使用することで、データ分析の幅が広がります。特に、時間シリーズデータの解析においては、これらのメソッドは非常に有用です。次のセクションでは、さらに詳細な使用例と応用例について説明します。