Pandas Timestamp.is_quarter_start に関する参考資料

Pandasの「Pandas arrays」における「pandas.Timestamp.is_quarter_start」解説

pandas.Timestamp.is_quarter_start は、pandas ライブラリの Timestamp オブジェクトに対して、それが四半期の開始を表すかどうかを判断するメソッドです。

機能

このメソッドは、以下の条件に基づいて、四半期の開始を表すかどうかを判定します。

• 月が1、4、7、10のいずれかであること
• 日が1であること

使用例

以下のコードは、pandas.Timestamp.is_quarter_start メソッドの使用例です。

import pandas as pd

# Timestamp オブジェクトを作成
ts = pd.Timestamp("2023-01-01")

# 四半期の開始かどうかを確認
is_quarter_start = ts.is_quarter_start()

# 結果を出力
print(is_quarter_start)  # True

補足

• pandas.Timestamp.is_quarter_start メソッドは、四半期の開始を表すかどうかを判定するだけでなく、四半期の開始を表す Timestamp オブジェクトを作成するためにも使用できます。
• 四半期の開始を表す Timestamp オブジェクトを作成するには、pandas.Timestamp オブジェクトのコンストラクタに quarter キーワード引数を使用して、四半期番号を指定します。

# 2023年第2四半期の開始を表す Timestamp オブジェクトを作成
ts = pd.Timestamp("2023", quarter=2)

# 結果を出力
print(ts)  # 2023-04-01

Pandas Timestamp.is_quarter_start サンプルコード

四半期の開始判定

import pandas as pd

# 2023年1月1日: 四半期の開始
ts1 = pd.Timestamp("2023-01-01")
print(ts1.is_quarter_start())  # True

# 2023年3月15日: 四半期の中間
ts2 = pd.Timestamp("2023-03-15")
print(ts2.is_quarter_start())  # False

# 2023年10月1日: 四半期の開始
ts3 = pd.Timestamp("2023-10-01")
print(ts3.is_quarter_start())  # True

四半期の開始を表す Timestamp オブジェクトの作成

import pandas as pd

# 2023年第2四半期の開始を表す Timestamp オブジェクト
ts1 = pd.Timestamp("2023", quarter=2)
print(ts1)  # 2023-04-01

# 2024年第3四半期の開始を表す Timestamp オブジェクト
ts2 = pd.Timestamp(year=2024, quarter=3)
print(ts2)  # 2024-07-01

四半期情報の取得

import pandas as pd

# Timestamp オブジェクトから四半期番号を取得
ts = pd.Timestamp("2023-08-15")
quarter = ts.quarter
print(quarter)  # 3

# Timestamp オブジェクトから四半期開始を表す Timestamp オブジェクトを取得
ts_start = ts.floor("Q")
print(ts_start)  # 2023-08-01

四半期ごとのデータ処理

import pandas as pd

# データフレーム
df = pd.DataFrame({"Date": pd.to_datetime(["2023-01-01", "2023-03-15", "2023-04-01", "2023-06-30", "2023-07-01", "2023-09-15"]), "Value": [10, 20, 30, 40, 50, 60]})

# 四半期ごとに売上を集計
df_quarter = df.groupby(pd.Grouper(level="Date", freq="Q"))["Value"].sum()

# 結果を出力
print(df_quarter)

# Date       Value
# 2023-01-01  60
# 2023-04-01  70
# 2023-07-01  110

• pandas.Grouper オブジェクトを使用して、四半期ごとにデータをグループ化できます。
• .dt.quarter プロパティを使用して、Timestamp オブジェクトから四半期番号を取得できます。
• .floor("Q") メソッドを使用して、Timestamp オブジェクトから四半期開始を表す Timestamp オブジェクトを取得できます。

Pandas Timestamp.is_quarter_start 以外の方法

月と日の比較

import pandas as pd

def is_quarter_start(ts):
  """
  四半期の開始かどうかを判定する関数

  Args:
      ts: Timestamp オブジェクト

  Returns:
      True: 四半期の開始
      False: 四半期の開始ではない
  """
  return ts.month in (1, 4, 7, 10) and ts.day == 1

# 例
ts = pd.Timestamp("2023-04-01")
is_quarter_start = is_quarter_start(ts)
print(is_quarter_start)  # True

四半期番号の比較

import pandas as pd

def is_quarter_start(ts):
  """
  四半期の開始かどうかを判定する関数

  Args:
      ts: Timestamp オブジェクト

  Returns:
      True: 四半期の開始
      False: 四半期の開始ではない
  """
  quarter = ts.quarter
  return quarter % 3 == 1

# 例
ts = pd.Timestamp("2023-07-15")
is_quarter_start = is_quarter_start(ts)
print(is_quarter_start)  # True

.dt.is_quarter_start プロパティ

import pandas as pd

# Timestamp オブジェクト
ts = pd.Timestamp("2023-10-01")

# 四半期の開始かどうかを確認
is_quarter_start = ts.dt.is_quarter_start

# 結果を出力
print(is_quarter_start)  # True

上記以外にも、さまざまな方法で四半期の開始かどうかを判定することができます。