次の Python コードの出力はどれでしょうか？

Python コード:

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(8)
dates = pd.date_range(
    '2023-01-01', 
    periods=28, 
    freq='D')
df = pd.DataFrame(
    np.random.randn(28, 1), 
    index=dates, 
    columns=['A'])

print(df.groupby(df.index.week).mean())

回答の選択肢:

(A) 週ごとの平均値
(B) 各日のランダムな値
(C) 月ごとの平均値
(D) 年ごとの平均値

出力例:

           A
1   0.257671
2   0.048352
3   0.043252
4  -0.029687
52  0.091205

正解:

(A)

解説:

このコードは、ランダムな値を持つ時系列データを作成し、そのデータを週ごとにグループ化した後に、各グループの平均値を計算しています。

詳しく説明します。

‘2023-01-01’から始まる日付範囲を28期間作成します。ここで頻度として指定している’D’は「日」を意味します。

dates = pd.date_range(
    '2023-01-01', 
    periods=28, 
    freq='D')

datesに格納されているデータは次のようになっています。

DatetimeIndex(['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03', '2023-01-04',
               '2023-01-05', '2023-01-06', '2023-01-07', '2023-01-08',
               '2023-01-09', '2023-01-10', '2023-01-11', '2023-01-12',
               '2023-01-13', '2023-01-14', '2023-01-15', '2023-01-16',
               '2023-01-17', '2023-01-18', '2023-01-19', '2023-01-20',
               '2023-01-21', '2023-01-22', '2023-01-23', '2023-01-24',
               '2023-01-25', '2023-01-26', '2023-01-27', '2023-01-28'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')

この日付範囲をインデックスとして28行1列のランダムな値からデータフレームを作成します。このデータフレームの列名は ‘A’ となっています。

df = pd.DataFrame(
    np.random.randn(28, 1), 
    index=dates, 
    columns=['A'])

dfに格納されているデータは次のようになっています。

                   A
2023-01-01  0.091205
2023-01-02  1.091283
2023-01-03 -1.946970
2023-01-04 -1.386350
2023-01-05 -2.296492
2023-01-06  2.409834
2023-01-07  1.727836
2023-01-08  2.204556
2023-01-09  0.794828
2023-01-10  0.976421
2023-01-11 -1.183427
2023-01-12  1.916364
2023-01-13 -1.123327
2023-01-14 -0.664035
2023-01-15 -0.378359
2023-01-16 -0.791615
2023-01-17  0.859548
2023-01-18 -0.230789
2023-01-19 -0.065661
2023-01-20 -0.208636
2023-01-21  1.346869
2023-01-22 -0.606953
2023-01-23 -0.174248
2023-01-24  0.424051
2023-01-25 -1.645990
2023-01-26 -0.483541
2023-01-27  0.535468
2023-01-28  1.166140

最後に、データフレームの `groupby` メソッドを用いてデータを週ごとにグループ化します。ここで、`df.index.week`はデータフレームのインデックス（日付）から週の番号を取得します。その後、各グループに対して平均値を計算します(`mean()`メソッド)。

print(df.groupby(df.index.week).mean())

出力としては、各週ごとの平均値が表示されます。

           A
1   0.257671
2   0.048352
3   0.043252
4  -0.029687
52  0.091205

Python 時系列分析 1,000本ノック– ノック19: 時系列データのトレンド分析 –