Python 時系列分析 1,000本ノック– ノック51: 時系列データの欠損値の補完 –

問題
答え
解説

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

data = pd.Series([1, np.nan, 3, np.nan, 5])

data_interpolated = data.interpolate()

print(data_interpolated.values)

import pandas as pd import numpy as np data = pd.Series([1, np.nan, 3, np.nan, 5]) data_interpolated = data.interpolate() print(data_interpolated.values)

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.Series([1, np.nan, 3, np.nan, 5])

data_interpolated = data.interpolate()

print(data_interpolated.values)

回答の選択肢:

(A) [1. NaN 3. NaN 5.] (B) [1. 2. 3. 4. 5.] (C) [1. 1. 3. 3. 5.] (D) [1. 3. 3. 3. 5.]

出力例:

[1. 2. 3. 4. 5.]

正解: (B)

回答の選択肢:

(A) [1. NaN 3. NaN 5.] (B) [1. 2. 3. 4. 5.] (C) [1. 1. 3. 3. 5.] (D) [1. 3. 3. 3. 5.]

コードの解説

このコードは、欠損値を持つ時系列データの線形補間を行っています。

import pandas as pd

import numpy as np

data = pd.Series([1, np.nan, 3, np.nan, 5])

data_interpolated = data.interpolate()

print(data_interpolated.values)

import pandas as pd import numpy as np data = pd.Series([1, np.nan, 3, np.nan, 5]) data_interpolated = data.interpolate() print(data_interpolated.values)

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.Series([1, np.nan, 3, np.nan, 5])

data_interpolated = data.interpolate()

print(data_interpolated.values)

詳しく説明します。

欠損値（np.nan）を含む時系列データを作成します。このデータは、5つの要素からなるpandasのSeriesオブジェクトです。

data = pd.Series([1, np.nan, 3, np.nan, 5])

data = pd.Series([1, np.nan, 3, np.nan, 5])

interpolate(method='linear')メソッドを使用して、欠損値を線形補間します。

data_interpolated = data.interpolate()

data_interpolated = data.interpolate()

線形補間は、欠損値の前後の値を使って直線的に値を推定する方法です。

この例では、最初の欠損値が値1と値3の間にあるため、補完された値は2になります。同様に、次の欠損値は値3と値5の間にあるため、補完された値は4になります。

最後に、補完後のデータの値を出力しています。

print(data_interpolated.values)

print(data_interpolated.values)

[1. 2. 3. 4. 5.]

時系列データの欠損値補完とは？

時系列データの欠損値補完は、時系列データにおいて観測されなかったり、何らかの理由で失われたりしたデータポイント（欠損値）を推定し、埋める処理のことです。

時系列データは時間の経過に伴うデータポイントの連続したシーケンスであり、分析やモデルの訓練に使用する際には、データの完全性が重要になります。

欠損値が存在すると、分析の精度が低下したり、特定の統計モデルや機械学習アルゴリズムを適用する際に問題が生じることがあります。

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欠損値補完の主な手法
Pandasのinterpolateメソッドとは？
interpolateメソッドに設定できる補完方法

欠損値補完の主な手法

欠損値補完には、以下のような方法が一般的に用いられます。

前方補完（Forward Fill）: 欠損値を直前の有効なデータポイントで置き換えます。
後方補完（Backward Fill）: 欠損値を直後の有効なデータポイントで置き換えます。
線形補間（Linear Interpolation）: 欠損値の前後のデータポイントを直線で結び、その直線上の値を使って欠損値を埋めます。
多項式やスプライン補間: より複雑な数学的関数を使用して、欠損値を補間します。これらの方法は、データの変動が線形ではない場合に適しています。
時系列モデルを利用した補完: ARIMA（自己回帰和分移動平均モデル）や状態空間モデルなど、時系列データの特性を考慮したモデルを用いて欠損値を推定します。

欠損値の補完方法は、データの性質や分析の目的に応じて選択されます。適切な補完方法を選ぶことで、データの品質を向上させ、より正確な分析結果を得ることができます。

Pandasのinterpolateメソッドとは？

interpolateメソッドは、PandasのSeriesやDataFrameオブジェクトで使用できるメソッドの一つです。このメソッドの主な目的は、欠損値（通常はNaNとして表される）を推定して埋める（補完する）ことです。補完は、欠損値の前後にある値を基にして、さまざまな方法で行うことができます。

線形補間（method='linear'）が最も一般的で、欠損値の前後の値を直線で結び、その直線上の値を使って欠損値を埋めます。しかし、線形補間以外にも、多項式やスプライン補間など、より複雑な補間方法を選択することも可能です。

例えば、時系列データやセンサーデータなどで一部のデータポイントが欠けている場合に、このメソッドを使用してデータの完全性を高めることができます。これにより、データ分析や機械学習モデルの訓練など、後続の処理をより効果的に行うことが可能になります。

interpolateメソッドは、さまざまな引数を取ることができ、補完の方法（method）、補完を行う軸（axis）、補完に使用する制限値（limit）、補間の方向（limit_direction）など、補間の挙動を細かく制御することが可能です。

interpolateメソッドに設定できる補完方法

interpolateメソッドのmethodパラメータに設定できる補間方法には、以下のようなものがあります。

linear: 線形補間。欠損値の前後の値を直線で結び、その直線上の値を使って欠損値を埋めます。これはデフォルトの方法です。
time: 時間に基づく線形補間。インデックスが日時である場合に、時間間隔に応じて線形補間を行います。
index, values: インデックスまたはその値に基づいて線形補間を行います。
pad, ffill: 前方の値で欠損値を埋めます。
bfill, backfill: 後方の値で欠損値を埋めます。
nearest: 欠損値に最も近い値で埋めます。
zero, slinear, quadratic, cubic, spline, barycentric, polynomial: これらの方法は、より複雑な数学的関数（例えば、0次、線形、2次、3次のスプライン補間、バリセントリック補間、多項式補間など）を使用して欠損値を補間します。
krogh, piecewise_polynomial, spline, pchip, akima: これらはさらに高度な補間方法で、特定のデータ特性に適した滑らかな曲線を生成します。
from_derivatives: 導関数の値から補間します。