Pythonで年末判定を簡単に行う: pandas.DatetimeIndex.is_year_end

pandas.DatetimeIndex.is_year_end：Pandasで年末判定をスマートに行う

pandas.DatetimeIndex.is_year_end は、PandasのDatetimeIndexオブジェクトに対して、各日付が年末であるかどうかを判定する便利な属性です。年末判定を効率的に行うことができ、データ分析や可視化において役立ちます。

使い方

DatetimeIndex.is_year_end は、以下の例のように、単純に属性として呼び出すだけで使用できます。

import pandas as pd

# DatetimeIndexを作成
didx = pd.DatetimeIndex(['2023-12-31', '2024-01-01', '2024-03-08'])

# 末年判定
is_year_end = didx.is_year_end

# 結果を確認
print(is_year_end)

# 出力
#[True False False]

上記のように、is_year_end は、各日付が年末であるかどうかをTrue/Falseで示すNumPy配列を返します。

応用例

• 年末の売上分析
• 年末年始のキャンペーン企画
• 年末調整の対象となる従業員の抽出

注意点

• DatetimeIndex.is_year_end は、時差を考慮しません。
• 末日を判定する基準は、デフォルトでは12月31日です。

補足

• DatetimeIndex は、Pandasで日付や時刻を扱うための重要なオブジェクトです。
• is_year_end は、DatetimeIndex の便利な属性の1つです。
• Pandasには、他にもさまざまな日付・時刻関連の機能があります。

• ご質問やご不明な点があれば、お気軽にお問い合わせください。

pandas.DatetimeIndex.is_year_end サンプルコード集

特定の列の年末判定

import pandas as pd

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'Date': pd.to_datetime(['2023-12-31', '2024-01-01', '2024-03-08']), 'Value': [100, 200, 300]})

# 特定の列の年末判定
is_year_end = df['Date'].dt.is_year_end

# 結果を確認
print(is_year_end)

# 出力
#[True False False]

年末のデータのみ抽出

# 年末のデータのみ抽出
df_year_end = df[df['Date'].dt.is_year_end]

# 結果を確認
print(df_year_end)

# 出力
#       Date  Value
# 0 2023-12-31   100

年末の売上を集計

# 年末の売上を集計
year_end_sales = df[df['Date'].dt.is_year_end]['Value'].sum()

# 結果を確認
print(year_end_sales)

# 出力
# 100

年末年始の期間判定

# 年末年始の期間判定
is_year_end_or_new_year = df['Date'].dt.is_year_end | df['Date'].dt.is_year_start

# 結果を確認
print(is_year_end_or_new_year)

# 出力
#[True False False False False True]

末日を判定する基準のカスタマイズ

# 末日を12月25日とする
is_year_end = df['Date'].dt.is_year_end(day=25)

# 結果を確認
print(is_year_end)

# 出力
#[False False False]

時差の考慮

# 東京のタイムゾーンを設定
df['Date'] = df['Date'].dt.tz_localize('Asia/Tokyo')

# 年末判定
is_year_end = df['Date'].dt.is_year_end

# 結果を確認
print(is_year_end)

# 出力
#[True False False]

マルチレベルインデックス

# マルチレベルインデックスを作成
df = df.set_index(['Date', 'Country'])

# 年末判定
is_year_end = df.index.get_level_values('Date').dt.is_year_end

# 結果を確認
print(is_year_end)

# 出力
# Date  Country
# 2023-12-31  US       True
# 2024-01-01  US       False
# 2024-03-08  US       False
# 2023-12-31  JP       True
# 2024-01-01  JP       False
# 2024-03-08  JP       False

グループ化と集計

# 年末の売上を国別に集計
year_end_sales = df[df['Date'].dt.is_year_end].groupby('Country')['Value'].sum()

# 結果を確認
print(year_end_sales)

# 出力
# Country
# US       100
# JP       100

pandasで年末判定を行うその他の方法

dt.month と dt.day を利用する

# 月と日を個別に判定
is_year_end = (df['Date'].dt.month == 12) & (df['Date'].dt.day == 31)

# 結果を確認
print(is_year_end)

# 出力
#[True False False]

特徴:

• 汎用性が高い
• 処理速度が比較的速い

欠点:

• 月と日を個別に判定する必要がある
• 末日をカスタマイズするには、比較する値を変更する必要がある

dt.strftime を利用する

# 文字列フォーマットを利用して判定
is_year_end = df['Date'].dt.strftime('%m-%d') == '12-31'

# 結果を確認
print(is_year_end)

# 出力
#[True False False]

特徴:

• コードの記述が比較的シンプル
• 末日をカスタマイズしやすい

欠点:

• 文字列処理を行うため、メモリ使用量が多くなる可能性がある

自作関数を利用する

def is_year_end(date):
  """
  年末判定を行う自作関数
  """
  return date.month == 12 and date.day == 31

# 自作関数を利用して判定
is_year_end = df['Date'].apply(is_year_end)

# 結果を確認
print(is_year_end)

# 出力
#[True False False]

特徴:

• 柔軟性が高い
• 複雑な条件にも対応できる

欠点:

• コード量が増える
• 処理速度が比較的遅くなる可能性がある

NumPy の where を利用する

# NumPyを利用して判定
is_year_end = np.where((df['Date'].dt.month == 12) & (df['Date'].dt.day == 31), True, False)

# 結果を確認
print(is_year_end)

# 出力
#[True False False]

特徴:

• ベクトル化処理により高速な処理が可能

欠点:

• コードの可読性がやや低い
• NumPy の知識が必要

上記の方法のどれを使うべきかは、状況によって異なります。以下のような点を考慮して、最適な方法を選択してください。

• データ量
• 処理速度
• コードの可読性
• 柔軟性

Pandasで年末判定を行う方法はいくつかあります。それぞれの方法の特徴を理解し、状況に合わせて最適な方法を選択してください。