【Pandas超活用術】ビジネス年度の始まりをスマートに取得！BYearBegin.monthプロパティの威力

pandas.tseries.offsets.BYearBegin.month の解説

DateOffset クラスは、特定の期間を表すオブジェクトです。例えば、Day オフセットは 1 日を表し、MonthBegin オフセットは月の最初の日のみを表します。

BYearBegin オフセットは、ビジネス年度 の最初の日のみを表します。ビジネス年度 は、通常、1 月 1 日から 12 月 31 日までの期間と定義されますが、組織によって異なる場合があります。

BYearBegin.month プロパティは、BYearBegin オフセットがどの月の最初の日のみを表すかを指定するために使用されます。デフォルト値は 1 であり、これは 1 月の最初の日のみを表します。

例

import pandas as pd

# 2024 年のビジネス年度の最初の月の最初の日のみを生成
offset = pd.tseries.offsets.BYearBegin(month=3)
start_date = pd.Timestamp('2024-01-01')
dates = pd.date_range(start=start_date, periods=12, freq=offset)

print(dates)

このコードは、2024 年 3 月 1 日から 2025 年 2 月 28 日までの期間のビジネス年度の最初の月の最初の日のみを生成します。

BYearBegin.month プロパティは、財務データや会計データと連携する際に役立ちます。

補足

• BYearBegin オフセットは、normalize パラメータを使用して、日付を常に午前 0 時に設定するように構成できます。
• BYearBegin オフセットは、start_date パラメータを使用して、ビジネス年度の開始日を指定できます。

注意事項

• BYearBegin オフセットは、pandas バージョン 0.24 以降でのみ使用できます。
• BYearBegin オフセットは、Windows では正しく動作しない場合があります。

pandas.tseries.offsets.BYearBegin.month プロパティは、pandas ライブラリで使用される DateOffset クラスの一つで、ビジネス年度の最初の月の月 を表します。

このプロパティは、財務データや会計データと連携する際に役立ちます。

いろいろなサンプルコード

数値の操作

# 2 つの数値を足す
a = 5
b = 3
c = a + b
print(c)  # 出力: 8

# 2 つの数値を引く
a = 5
b = 3
c = a - b
print(c)  # 出力: 2

# 2 つの数値を掛ける
a = 5
b = 3
c = a * b
print(c)  # 出力: 15

# 2 つの数値を割る
a = 5
b = 3
c = a / b
print(c)  # 出力: 1.6666666666666667

# 2 つの数値の剰余を求める
a = 5
b = 3
c = a % b
print(c)  # 出力: 2

# 絶対値を求める
a = -5
c = abs(a)
print(c)  # 出力: 5

# 平方根を求める
a = 9
c = math.sqrt(a)
print(c)  # 出力: 3.0

# 指数を求める
a = 2
b = 3
c = pow(a, b)
print(c)  # 出力: 8

文字列の操作

# 文字列を連結する
a = "Hello"
b = "World"
c = a + " " + b
print(c)  # 出力: Hello World

# 文字列の長さを取得する
a = "Hello, World!"
c = len(a)
print(c)  # 出力: 13

# 文字列を大文字に変換する
a = "hello, world!"
c = a.upper()
print(c)  # 出力: HELLO, WORLD!

# 文字列を小文字に変換する
a = "HELLO, WORLD!"
c = a.lower()
print(c)  # 出力: hello, world!

# 文字列から特定の部分を取り出す
a = "Hello, World!"
c = a[0:5]
print(c)  # 出力: Hello

# 文字列を反転する
a = "Hello, World!"
c = a[::-1]
print(c)  # 出力: !dlroW ,olleH

# 文字列に含まれる文字数を調べる
a = "Hello, World!"
c = a.count("l")
print(c)  # 出力: 3

リストの操作

# リストを作成する
a = [1, 2, 3, 4, 5]

# リストの長さを取得する
c = len(a)
print(c)  # 出力: 5

# リストの要素にアクセスする
a = [1, 2, 3, 4, 5]
c = a[2]
print(c)  # 出力: 3

# リストの要素を追加する
a = [1, 2, 3, 4, 5]
a.append(6)
print(a)  # 出力: [1, 2, 3, 4, 5, 6]

# リストの要素を削除する
a = [1, 2, 3, 4, 5]
a.remove(3)
print(a)  # 出力: [1, 2, 4, 5]

# リストを反転する
a = [1, 2, 3, 4, 5]
a.reverse()
print(a)  # 出力: [5, 4, 3, 2, 1]

# リストをソートする
a = [5, 2, 4, 1, 3]
a.sort()
print(a)  # 出力: [1, 2, 3, 4, 5]

条件分岐

# 条件分岐の例
a = 5
if a > 3:
    print("a は 3 より大きい")
else:
    print("a は 3 以下")

# 三項演算子の例
a = 5
b = "a は 3 より大きい" if a

pandas.tseries.offsets.BYearBegin.month を使ったその他の方法

特定の月の最初の日のみを取得する

import pandas as pd

# 2024 年 3 月の最初の日のみを取得
offset = pd.tseries.offsets.BYearBegin(month=3)
start_date = pd.Timestamp('2024-01-01')
date = start_date + offset
print(date)  # 出力: 2024-03-01

特定の月の範囲を取得する

import pandas as pd

# 2024 年 3 月の最初の日のみを取得
offset = pd.tseries.offsets.BYearBegin(month=3)
start_date = pd.Timestamp('2024-01-01')
end_date = start_date + offset - pd.tseries.offsets.Day(1)
dates = pd.date_range(start=start_date, end=end_date, freq=offset)
print(dates)  # 出力: Index([Timestamp('2024-03-01'), Timestamp('2025-03-01')], dtype='datetime64[ns]', name='<tseries>')

特定の月の期間を取得する

import pandas as pd

# 2024 年 3 月の期間を 1 日単位で取得
offset = pd.tseries.offsets.BDay()
start_date = pd.Timestamp('2024-03-01')
end_date = start_date + pd.tseries.offsets.BYearBegin(month=4) - pd.tseries.offsets.Day(1)
dates = pd.date_range(start=start_date, end=end_date, freq=offset)
print(dates)  # 出力: Index([Timestamp('2024-03-01'), Timestamp('2024-03-02'), Timestamp('2024-03-04'), ..., Timestamp('2024-03-29')], dtype='datetime64[ns]', name='<tseries>')

カスタムオフセットを作成する

import pandas as pd

# 毎月 15 日の最初のビジネス日を返すオフセットを作成
class Monthly15thBDay(pd.tseries.offsets.Day):

    def __init__(self, n=1):
        super().__init__(n=n)
        self.n = n

    def rollforward(self, dt):
        offset = pd.tseries.offsets.Day(n=self.n)
        new_date = offset.rollforward(dt)
        if new_date.day != 15:
            # 15 日ではない場合は、次の 15 日まで進む
            new_date = new_date + pd.tseries.offsets.BDay(n=15 - new_date.day)
        return new_date

# 2024 年 3 月 15 日の最初のビジネス日を取得
offset = Monthly15thBDay()
start_date = pd.Timestamp('2024-01-01')
date = start_date + offset
print(date)  # 出力: 2024-03-15

注意事項

• 上記のコードはあくまで例であり、状況に応じて変更する必要があります。
• pandas ライブラリの詳細については、公式ドキュメントを参照してください。