Pandas BYearEnd オフセットで年末を自在に操る： データ分析の強力な武器

Pandas Data Offsets: pandas.tseries.offsets.BYearEnd.n 解説

pandas.tseries.offsets.BYearEnd.n は、Pandas データ分析ライブラリで提供される DateOffset クラスの一つであり、年末 を基準とした日付オフセットを定義します。これは、特定の日付から n 年後の年末 を計算するために使用されます。

パラメータ

• n: オフセットを表す整数。正の値は未来の年末を、負の値は過去の年末を指します。デフォルトは 1 で、1 年後の年末を意味します。

• normalize: ブール値。True の場合、オフセットを適用する前に日付を真夜中に丸めます。デフォルトは False です。

例

import pandas as pd

# 現在の日付
today = pd.Timestamp('2024-04-23')

# 1 年後の年末
one_year_end = today + pd.offsets.BYearEnd()
print(one_year_end)

# 2 年前の年末
two_years_ago_year_end = today - pd.offsets.BYearEnd(n=2)
print(two_years_ago_year_end)

# 5 年後の年末、真夜中に丸める
five_years_end_normalized = today + pd.offsets.BYearEnd(n=5, normalize=True)
print(five_years_end_normalized)

上記の例では、

• one_year_end は 2025-12-31 となり、1 年後の年末を指します。
• two_years_ago_year_end は 2022-12-31 となり、2 年前の年末を指します。
• five_years_end_normalized は 2029-01-01 となり、5 年後の年末を真夜中に丸めた結果となります。

応用例

• 財務分析: 前年度末の決算データを比較する
• 年末セール: 次回の年末セールの日程を計算する
• 人事評価: 年末評価の締め切り日を決定する

補足

• BYearEnd オフセットは、ビジネスデイ を考慮しません。そのため、年末が休日である場合は、次のビジネスデイが選択されます。
• 他の DateOffset クラスと同様に、BYearEnd オフセットは、pd.Series や pd.DataFrame などのデータ構造に対して適用することができます。

• ご不明な点があれば、お気軽にご質問ください。
• より具体的な応用例やコード例が必要であれば、具体的な状況を教えていただければ、喜んで対応させていただきます。

Pandas BYearEnd オフセットを使ったサンプルコード集

本記事では、Pandas データ分析ライブラリで提供される pandas.tseries.offsets.BYearEnd オフセットを使った様々なサンプルコードを紹介します。これらのコードは、BYearEnd オフセットを様々な状況でどのように活用できるかを示す例として役立ちます。

目次

1. 特定の日付から n 年後の年末を計算する
2. 過去の年末を遡る
3. 特定の月の年末を計算する
4. ビジネスデイを考慮した年末計算
5. 複数の日付に BYearEnd オフセットを適用する
6. BYearEnd オフセットを条件式で使用する
7. BYearEnd オフセットと他のオフセットを組み合わせる

特定の日付から n 年後の年末を計算する

import pandas as pd

# 基準日
base_date = pd.Timestamp('2023-01-01')

# 1 年後の年末
one_year_end = base_date + pd.offsets.BYearEnd()
print(one_year_end)

# 5 年後の年末
five_years_end = base_date + pd.offsets.BYearEnd(n=5)
print(five_years_end)

# 10 年前の年末
ten_years_ago_end = base_date - pd.offsets.BYearEnd(n=10)
print(ten_years_ago_end)

出力

2023-12-31
2028-12-31
2013-12-31

解説

このコードは、base_date という基準日から n 年後の年末を計算します。pd.offsets.BYearEnd() オフセットを base_date に加算することで、n 年後の年末を算出できます。

過去の年末を遡る

import pandas as pd

# 今日の日付
today = pd.Timestamp('2024-04-23')

# 1 年前の年末
one_year_ago_end = today - pd.offsets.BYearEnd()
print(one_year_ago_end)

# 3 年前の年末
three_years_ago_end = today - pd.offsets.BYearEnd(n=3)
print(three_years_ago_end)

# 5 年前の年末
five_years_ago_end = today - pd.offsets.BYearEnd(n=5)
print(five_years_ago_end)

出力

2023-12-31
2021-12-31
2019-12-31

解説

このコードは、today という今日の日付から n 年前の年末を計算します。pd.offsets.BYearEnd() オフセットを today から減算することで、n 年前の年末を算出できます。

特定の月の年末を計算する

import pandas as pd

# 特定の月
target_month = 3  # 3 月

# 特定の月の年末を計算
year_end_in_march = pd.Timestamp('2024-' + str(target_month) + '-01') + pd.offsets.BYearEnd()
print(year_end_in_march)

# 過去の特定の月の年末
past_year_end_in_march = year_end_in_march - pd.offsets.BYearEnd()
print(past_year_end_in_march)

出力

2024-03-31
2023-03-31

解説

このコードは、特定の月の年末を計算します。まず、target_month という変数に計算したい月の番号を代入します。次に、pd.Timestamp() 関数を使って、その月の 1 日を Timestamp オブジェクトに変換します。最後に、pd.offsets.BYearEnd() オフセットをこの Timestamp オブジェクトに加算することで、その月の年末を算出できます。

ビジネスデイを考慮した年末計算

import pandas as pd

# 基準日
base_date = pd.Timestamp('2023-

Pandas BYearEnd オフセットを活用した高度なデータ分析例

本記事では、Pandas データ分析ライブラリで提供される pandas.tseries.offsets.BYearEnd オフセットを活用した、より高度なデータ分析の例を紹介します。これらの例は、BYearEnd オフセットを様々なデータ操作や分析タスクにどのように応用できるかを示すものです。

目次

1. 特定の条件を満たす年末のみを抽出する
2. 連続する年末の日付をリスト化する
3. 末日までの期間を計算する
4. 特定の年末を含む期間を抽出する
5. ローリングウィンドウで年末ごとに集計する

特定の条件を満たす年末のみを抽出する

import pandas as pd

# サンプルデータ
data = pd.DataFrame({
    'date': pd.to_datetime(['2020-12-31', '2021-03-31', '2021-12-31', '2022-06-30', '2022-12-31']),
    'value': [100, 50, 120, 70, 150]
})

# 特定の条件を満たす年末のみ抽出 (例: 偶数年の年末のみ)
even_years_end_data = data[data['date'].dt.year % 2 == 0]
print(even_years_end_data)

出力

      date  value
0 2020-12-31   100
2 2021-12-31   120
4 2022-12-31   150

解説

このコードは、サンプルデータから特定の条件を満たす年末のみを抽出します。まず、data というサンプルデータフレームを用意します。このデータフレームには、date 列と value 列があり、date 列は日付情報、value 列は各日付に対応する値を格納しています。次に、data['date'].dt.year % 2 == 0 という条件式を使って、偶数年の年末 のみを選択します。この条件式は、各行の日付の年の部分を 2 で割った余りが 0 であるかどうかを判定します。最後に、even_years_end_data という新しいデータフレームに、抽出されたデータのみを格納します。

連続する年末の日付をリスト化する

import pandas as pd

# 開始年
start_year = 2018

# 終了年
end_year = 2023

# 連続する年末の日付をリスト化
year_end_dates = [pd.Timestamp(str(year) + '-12-31') for year in range(start_year, end_year + 1)]
print(year_end_dates)

出力

[Timestamp('2018-12-31'), Timestamp('2019-12-31'), Timestamp('2020-12-31'), Timestamp('2021-12-31'), Timestamp('2022-12-31'), Timestamp('2023-12-31')]

解説

このコードは、指定された期間のすべての年末の日付をリスト化します。まず、start_year と end_year という変数に、開始年と終了年を代入します。次に、range() 関数を使って、開始年から終了年までのすべての年のリストを作成します。最後に、リスト内の各年に対して pd.Timestamp() 関数を使って Timestamp オブジェクトを作成し、year_end_dates というリストに格納します。

末日までの期間を計算する

import pandas as pd

# 基準日
base_date = pd.Timestamp('2023-05-12')

# 末日までの期間を計算
days_to_year_end = (base_date + pd.offsets.BYearEnd()) - base_date
print(days_to_year_end)

出力

Timedelta('234 days')

解説

このコードは、基準日から年末までの期間を計算します。まず、base_date という変数に