shiftメソッドとは
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、特に時系列データの分析において有用で、過去のデータポイントに基づいて新しい特徴を生成する際によく使用されます。
shiftメソッドは、データを時間的に「遅延」させることで、過去の観測値を現在の行に配置します。これは、自己回帰モデルのような時系列予測タスクにおいて特に役立ちます。
基本的な使い方は以下の通りです：
df.shift(periods=1)
ここで、periodsパラメータはシフトする期間（行数）を指定します。正の値はデータを下にシフト（「未来」に移動）し、負の値はデータを上にシフト（「過去」に移動）します。デフォルトは1です。
次のセクションでは、このshiftメソッドの具体的な使い方について詳しく説明します。
shiftメソッドの基本的な使い方
Pandasのshiftメソッドの基本的な使い方を以下に示します。
まず、適当なデータフレームを作成します：
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [10, 20, 30, 40, 50],
'C': [100, 200, 300, 400, 500]}
df = pd.DataFrame(data)
このデータフレームは以下のようになります：
A B C
0 1 10 100
1 2 20 200
2 3 30 300
3 4 40 400
4 5 50 500
次に、shiftメソッドを使って、各列の要素を1行下にシフトします：
df_shifted = df.shift(1)
シフト後のデータフレームは以下のようになります：
A B C
0 NaN NaN NaN
1 1.0 10.0 100.0
2 2.0 20.0 200.0
3 3.0 30.0 300.0
4 4.0 40.0 400.0
上記のように、shiftメソッドを使うと、指定した数だけデータが下にシフトします。シフトした結果、空いた部分はNaNで埋められます。
また、shiftメソッドに負の値を指定すると、データが上にシフトします：
df_shifted = df.shift(-1)
この場合、シフト後のデータフレームは以下のようになります：
A B C
0 2.0 20.0 200.0
1 3.0 30.0 300.0
2 4.0 40.0 400.0
3 5.0 50.0 500.0
4 NaN NaN NaN
以上が、Pandasのshiftメソッドの基本的な使い方です。次のセクションでは、このメソッドを使った時系列データ分析の応用例について説明します。
shiftメソッドの応用: 時系列データ分析
Pandasのshiftメソッドは、時系列データ分析において非常に有用です。特に、過去のデータポイントに基づいて新しい特徴を生成する際によく使用されます。
以下に、shiftメソッドを使った時系列データ分析の一例を示します。
まず、日付をインデックスとした時系列データを作成します：
import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range(start='2020-01-01', end='2020-12-31', freq='D')
data = np.random.randn(len(dates))
ts = pd.Series(data, index=dates)
この時系列データtsは、2020年1月1日から2020年12月31日までのランダムな数値を含んでいます。
次に、shiftメソッドを使って、データを1日分シフトします：
ts_shifted = ts.shift(1)
この操作により、ts_shiftedの各要素は、tsの1日前の要素に対応します。つまり、ts_shiftedの2020年1月2日の値は、tsの2020年1月1日の値と同じになります。
このように、shiftメソッドを使うと、過去のデータポイントを現在の行に配置することができます。これは、自己回帰モデルのような時系列予測タスクにおいて特に役立ちます。
また、shiftメソッドを使って、過去のデータと現在のデータとの差分（変化量）を計算することも可能です：
ts_diff = ts - ts.shift(1)
この操作により、ts_diffの各要素は、前日との差分になります。これは、時系列データのトレンドを分析する際に有用です。
以上が、Pandasのshiftメソッドの応用例です。このメソッドを使うことで、時系列データ分析をより効率的に行うことが可能になります。次のセクションでは、shiftメソッドのパラメータ詳細について説明します。
shiftメソッドのパラメータ詳細
Pandasのshiftメソッドは、以下の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（行数）を指定します。正の値はデータを下にシフト（「未来」に移動）し、負の値はデータを上にシフト（「過去」に移動）します。デフォルトは1です。 -
freq：このパラメータは、特に時系列データで有用です。freqを指定すると、periodsは頻度として解釈されます。たとえば、freq='D'とすると、periodsは日数として解釈され、データは指定した日数だけシフトします。 -
axis：シフトする軸を指定します。0または'index'を指定すると、行がシフトします（これがデフォルトです）。1または'columns'を指定すると、列がシフトします。 -
fill_value：シフトによって新たに生じた欠損値を埋める値を指定します。デフォルトはNoneで、欠損値はNaNで埋められます。
以上が、Pandasのshiftメソッドのパラメータ詳細です。このメソッドを使うことで、データのシフト操作を柔軟に行うことが可能になります。次のセクションでは、shiftメソッドの使用例について説明します。
shiftメソッドの使用例
以下に、Pandasのshiftメソッドの使用例を示します。
まず、適当な時系列データを作成します：
import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range(start='2020-01-01', end='2020-12-31', freq='D')
data = np.random.randn(len(dates))
ts = pd.Series(data, index=dates)
この時系列データtsは、2020年1月1日から2020年12月31日までのランダムな数値を含んでいます。
次に、shiftメソッドを使って、データを1日分シフトします：
ts_shifted = ts.shift(1)
この操作により、ts_shiftedの各要素は、tsの1日前の要素に対応します。つまり、ts_shiftedの2020年1月2日の値は、tsの2020年1月1日の値と同じになります。
また、shiftメソッドを使って、過去のデータと現在のデータとの差分（変化量）を計算することも可能です：
ts_diff = ts - ts.shift(1)
この操作により、ts_diffの各要素は、前日との差分になります。これは、時系列データのトレンドを分析する際に有用です。
以上が、Pandasのshiftメソッドの使用例です。このメソッドを使うことで、データのシフト操作を柔軟に行うことが可能になります。このメソッドを理解し、適切に使うことで、データ分析の幅が広がります。この記事が、その一助となれば幸いです。それでは、Happy Data Shifting! 🐼