![](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a59dd46c3026e5337a8065cb26daec2400ee0a11/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JUU2JTk5JTgyJUU3JUIzJUJCJUU1JTg4JTk3JUUzJTgzJTg3JUUzJTgzJUJDJUUzJTgyJUJGJUUzJTgyJTkyJUU2JTlDJTg4JUVGJUJDJTg4JUU2JTk3JUE1JUVGJUJDJTg5JUU2JUFGJThFJUUzJTgxJUFCJUU2JThBJUJEJUU1JTg3JUJBJUUzJTgxJTk3Q1NWJUUzJTgxJUE3JUU1JTg3JUJBJUU1JThBJTlCJUUzJTgxJTk5JUUzJTgyJThCJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz03N2ZkOTg5NmMyOTYwYTAyY2M4YmU4ZWViZGIwYWU0Mg%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBnb3BweTAwMSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9MDEwZWU5MTY0ODVhY2Q1Mjc0ZmMzYWRiYTk3NGI5MjI%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Df480cd26ffaa7bf00fdacf6f022ba075)
エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
時系列データを月(日)毎に抽出しCSVで出力する - Qiita
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
時系列データを月(日)毎に抽出しCSVで出力する - Qiita
やりたいこと 下のようにいくつかの年月が含まれているデータを月ごと、日ごとに分解してファイルに落と... やりたいこと 下のようにいくつかの年月が含まれているデータを月ごと、日ごとに分解してファイルに落とし込みます。 今回扱うのはCSVファイルです。ライブラリはPandasを使います。 完成形 目指す形はこのような感じになります。 使うもの ・Python3.6.5 ・Pandas 考え方 ここから本題に移ります。連続しているデータをどやって切り出すのかということですが、いろいろ考えた結果、前後の差分を取り、その値の結果で月が替わるかどうかを判定することにしました。 各データを細かい配列に分解し、その配列をループで読み取っていきます。 現在の配列がi(t)なら、i(t)-i(t-1)で差分を見てやります。例えば6月のデータ同士なら差分が0になるので同月⇒月替りしない、逆に6月と7月なら差分は1になるので月替りということで処理を分岐させます。 ただし、差分をとっただけでは6月の最後尾データに7月