月次データを週次データに変換する
動画では、既存の時系列を別の頻度の DateTimeIndex に合わせるために .reindex() を使う方法を学びました。
この方法を練習するために、まず月次データを作成し、その後さまざまな補完ロジックを適用しながら週次頻度に変換してみましょう。
この演習はコースの一部です
Pythonでの時系列データ操作
演習の手順
pandas はすでに pd としてインポート済みです。また、start と end の日付も定義されています。
- 頻度エイリアス
'M'を用いて、start、endを指定し、pd.date_rangeでmonthly_datesを作成します。 - リスト
[1, 2]をdata引数として渡し、monthly_datesをindexに使って、pd.Series のmonthlyを作成して表示します。 - 頻度エイリアス
'W'を用いて、start、endを指定し、pd.date_rangeでweekly_datesを作成します。 monthlyに対して.reindex()を3回適用します。最初は追加オプションなし、次にbfill、最後にffillを指定し、それぞれの結果をprint()で表示します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Set start and end dates
start = '2016-1-1'
end = '2016-2-29'
# Create monthly_dates here
monthly_dates = ____
# Create and print monthly here
monthly = ____
print(____)
# Create weekly_dates here
weekly_dates = ____
# Print monthly, reindexed using weekly_dates
print(____)
print(____)
print(____)