Pandasのshift関数の概要
Pandasのshift関数は、データフレームやシリーズの要素を上（または下）にシフト（移動）するための関数です。この関数は、時間シリーズデータの解析など、過去のデータポイントとの比較が必要な場合に特に有用です。
以下に基本的な使用方法を示します。
df['column'].shift(periods=1)
ここで、periodsパラメータはシフトする期間（つまり、行または列の数）を指定します。正の値は下方向へのシフト（つまり、未来のデータポイントへのシフト）を、負の値は上方向へのシフト（つまり、過去のデータポイントへのシフト）を意味します。
この関数を使用すると、データの変化を簡単に追跡したり、データ間の差分を計算したりすることができます。ただし、シフト操作を行うと、新たに生じる空白のデータ位置（NaN）に注意する必要があります。これらの位置は、後続のデータ処理ステップで適切に処理する必要があります。
shift関数の使用例
以下に、Pandasのshift関数の使用例を示します。ここでは、あるデータフレームが与えられ、そのデータフレームのある列を1行上にシフトする操作を行います。
まず、以下のようなデータフレームを考えます。
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],
'C': [100, 200, 300, 400, 500]
})
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 C
0 1 10 100
1 2 20 200
2 3 30 300
3 4 40 400
4 5 50 500
次に、このデータフレームの列’B’を1行上にシフトします。
df['B'] = df['B'].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。
A B C
0 1 20.0 100
1 2 30.0 200
2 3 40.0 300
3 4 50.0 400
4 5 NaN 500
このように、shift関数を使用すると、データフレームの列の値を簡単に上または下にシフトすることができます。ただし、シフトによって新たに生じるNaNの位置には注意が必要です。
shift関数のパラメータ
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: 整数（デフォルトは1）。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（つまり、未来のデータポイントへのシフト）を、負の値は上方向へのシフト（つまり、過去のデータポイントへのシフト）を意味します。 -
freq: 文字列またはDateOffset。オプションで、特定の頻度に従ってデータをシフトします。例えば、’D’を指定すると1日ごとにデータをシフトします。 -
axis: {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}。シフトする軸を指定します。0/’index’は行を、1/’columns’は列をシフトします。 -
fill_value: スカラー、または同じタイプのインスタンス。オプションで、シフトによって生じる欠損値を埋める値を指定します。
これらのパラメータを適切に設定することで、shift関数の挙動を細かく制御することが可能です。
shift関数の応用
Pandasのshift関数は、データ分析において非常に便利なツールです。以下に、その応用例をいくつか示します。
時間シリーズデータの差分計算
時間シリーズデータに対する差分計算は、データの変化率を理解するための一般的な手法です。shift関数を使用すると、この計算を簡単に行うことができます。
df['B_diff'] = df['B'] - df['B'].shift(1)
このコードは、列’B’の値とその1つ前の値との差分を計算し、新たな列’B_diff’を作成します。
データのラグ特徴量の作成
機械学習モデルの訓練において、過去のデータポイントを特徴量として使用することは一般的な手法です。これをラグ特徴量と呼びます。shift関数を使用すると、簡単にラグ特徴量を作成することができます。
df['B_lag1'] = df['B'].shift(1)
このコードは、列’B’の値を1つ前にシフトしたラグ特徴量を作成し、新たな列’B_lag1’を作成します。
以上のように、Pandasのshift関数は、データ分析や機械学習のタスクにおいて、データの操作や特徴量の作成を容易にする強力なツールです。