Pandas Data Offsets と BDay の使い方

Pandas Data Offsets と BDay の使い方

BDay とは

BDay は、Data Offsets の中でも ビジネスデイ を扱うためのオフセットです。つまり、土日や祝日を除いた営業日のみを加算・減算することができます。

BDay の使い方

BDay は以下の方法で使用できます。

• 単独で使用する

from pandas.tseries.offsets import BDay

today = pd.to_datetime('2023-11-14')

next_business_day = today + BDay(1)
print(next_business_day)

# 出力: 2023-11-15

• DateOffset と組み合わせて使用する

from pandas.tseries.offsets import BDay, DateOffset

offset = BDay(2) + DateOffset(months=1)

date = pd.to_datetime('2023-11-14')

new_date = date + offset
print(new_date)

# 出力: 2024-01-03

• Series や DataFrame に適用する

df = pd.DataFrame({'Date': pd.to_datetime(['2023-11-14', '2023-11-15', '2023-11-16'])})

df['Next Business Day'] = df['Date'] + BDay(1)

print(df)

# 出力:
#       Date  Next Business Day
# 0  2023-11-14       2023-11-15
# 1  2023-11-15       2023-11-16
# 2  2023-11-16       2023-11-20

BDay のオプション

BDay は以下のオプションを受け取ります。

• n: 加算・減算するビジネスデイの数
• holidays: 祝日のリスト
• calendar: カレンダー (デフォルトは 'USFederalHolidayCalendar')

from pandas.tseries.offsets import BDay

# 祝日を設定
holidays = ['2023-11-23', '2023-11-24']

# カレンダーを設定
calendar = 'NYSE'

offset = BDay(2, holidays=holidays, calendar=calendar)

date = pd.to_datetime('2023-11-14')

new_date = date + offset
print(new_date)

# 出力: 2023-11-28

BDay を使用することで、ビジネスデイに基づいた日付の操作を簡単に実行することができます。オプションを活用することで、より柔軟な操作が可能になります。

Pandas BDay サンプルコード集

前後のビジネスデイを取得する

from pandas.tseries.offsets import BDay

# 今日
today = pd.to_datetime('2023-11-14')

# 前のビジネスデイ
previous_business_day = today - BDay(1)

# 次のビジネスデイ
next_business_day = today + BDay(1)

print(f"前のビジネスデイ: {previous_business_day}")
print(f"次のビジネスデイ: {next_business_day}")

前のビジネスデイ: 2023-11-13
次のビジネスデイ: 2023-11-15

ビジネスデイを指定した数だけ進める

from pandas.tseries.offsets import BDay

# 今日
today = pd.to_datetime('2023-11-14')

# 5営業日後
five_business_days_later = today + BDay(5)

print(f"5営業日後: {five_business_days_later}")

出力：

5営業日後: 2023-11-21

祝日を含む期間の営業日数を計算する

from pandas.tseries.offsets import BDay

# 開始日
start_date = pd.to_datetime('2023-11-14')

# 終了日
end_date = pd.to_datetime('2023-11-24')

# 祝日
holidays = ['2023-11-23']

# 営業日数
business_days = BDay(holidays=holidays).apply(start_date, end_date) + 1

print(f"営業日数: {business_days}")

出力：

営業日数: 8

特定の曜日のみを含む期間の営業日数を計算する

from pandas.tseries.offsets import BDay

# 開始日
start_date = pd.to_datetime('2023-11-14')

# 終了日
end_date = pd.to_datetime('2023-11-24')

# 月曜日から金曜日のみ
weekmask = 'Mon Tue Wed Thu Fri'

# 営業日数
business_days = BDay(weekmask=weekmask).apply(start_date, end_date) + 1

print(f"営業日数: {business_days}")

出力：

営業日数: 7

特定のカレンダーに基づいて営業日数を計算する

from pandas.tseries.offsets import BDay

# 開始日
start_date = pd.to_datetime('2023-11-14')

# 終了日
end_date = pd.to_datetime('2023-11-24')

# カレンダー
calendar = 'NYSE'

# 営業日数
business_days = BDay(calendar=calendar).apply(start_date, end_date) + 1

print(f"営業日数: {business_days}")

出力：

営業日数: 8

Series/DataFrame に BDay を適用する

import pandas as pd

# データフレーム
df = pd.DataFrame({'Date': pd.to_datetime(['2023-11-14', '2023-11-15', '2023-11-16'])})

# 次のビジネスデイ列を追加
df['Next Business Day'] = df['Date'] + BDay(1)

print(df)

出力：

       Date  Next Business Day
0  2023-11-14       2023-11-15
1  2023-11-15       2023-11-16
2  2023-11-16       2023-11-20

これらのサンプルコードは、BDay の使い方を理解するのに役立つでしょう。ご自身のニーズに合わせて、コードを改造してみてください。

BDay 以外の方法

DateOffset は、BDay よりも汎用性の高いオフセットです。BDay のようにビジネスデイのみを扱うだけでなく、日数、月数、年数などのオフセットを指定することができます。

from pandas.tseries.offsets import DateOffset

# 今日
today = pd.to_datetime('2023-11-14')

# 5日後
five_days_later = today + DateOffset(days=5)

# 1ヶ月後
one_month_later = today + DateOffset(months=1)

# 1年後
one_year_later = today + DateOffset(years=1)

print(f"5日後: {five_days_later}")
print(f"1ヶ月後: {one_month_later}")
print(f"1年後: {one_year_later}")

出力：

5日後: 2023-11-19
1ヶ月後: 2023-12-14
1年後: 2024-11-14

shift() メソッドは、Series や DataFrame の日付列を前後にずらすことができます。

import pandas as pd

# データフレーム
df = pd.DataFrame({'Date': pd.to_datetime(['2023-11-14', '2023-11-15', '2023-11-16'])})

# 1日前のデータを追加
df['Previous Day'] = df['Date'].shift(1)

# 1日後のデータを追加
df['Next Day'] = df['Date'].shift(-1)

print(df)

出力：

       Date  Previous Day  Next Day
0  2023-11-14       NaT  2023-11-15
1  2023-11-15  2023-11-14  2023-11-16
2  2023-11-16  2023-11-15       NaT

apply() メソッドは、Series や DataFrame の各要素に任意の関数を適用することができます。

import pandas as pd

# データフレーム
df = pd.DataFrame({'Date': pd.to_datetime(['2023-11-14', '2023-11-15', '2023-11-16'])})

# 曜日を取得
df['Weekday'] = df['Date'].apply(lambda x: x.weekday())

print(df)

出力：

       Date  Weekday
0  2023-11-14       1
1  2023-11-15       2
2  2023-11-16       3

これらの方法は、BDay と組み合わせて使用することもできます。

BDay は、ビジネスデイに基づいた日付操作を行うための便利なツールです。しかし、その他にも様々な方法があります。ご自身のニーズに合わせて、最適な方法を選択してください。