Pandas Data Offsets：BusinessDay.normalize メソッドの完全ガイド

Pandas Data Offsets と BusinessDay.normalize

Pandas の Data Offsets は、日付や時間軸データを操作するための便利なツールです。BusinessDay は、営業日ベースで日付をオフセットするための機能です。BusinessDay.normalize は、BusinessDay オフセットを正規化し、午前0時0分0秒に揃えるためのメソッドです。

このチュートリアルで学ぶこと

• Data Offsets とは
• BusinessDay オフセットの使い方
• BusinessDay.normalize メソッドの詳細

前提条件

• Python の基礎知識
• Pandas の基礎知識

Data Offsets は、Pandas の tseries モジュールで提供される機能です。日付や時間軸データを操作するための便利なツールを提供します。

BusinessDay オフセットは、営業日ベースで日付をオフセットするための機能です。例えば、pd.offsets.BusinessDay(2) は、現在の日付から2営業日後の日付を取得します。

BusinessDay.normalize メソッドは、BusinessDay オフセットを正規化し、午前0時0分0秒に揃えるためのメソッドです。デフォルトでは、BusinessDay オフセットは、午前0時0分0秒よりも前の時間であれば、その日の午前0時0分0秒に丸められます。BusinessDay.normalize メソッドを使用すると、この丸め処理を無効化できます。

BusinessDay.normalize メソッドの例

import pandas as pd

# 現在の日付
today = pd.Timestamp('2024-04-09')

# 2営業日後の日付
two_business_days_later = today + pd.offsets.BusinessDay(2)

# 2営業日後の日付を正規化
normalized_date = two_business_days_later.normalize()

print(today)
print(two_business_days_later)
print(normalized_date)

出力

2024-04-09 00:00:00
2024-04-11 00:00:00
2024-04-11 00:00:00

この例では、two_business_days_later は 2024-04-11 00:00:00 となります。しかし、BusinessDay オフセットはデフォルトで午前0時0分0秒よりも前の時間であれば、その日の午前0時0分0秒に丸められるため、normalized_date は two_business_days_later と同じ値になります。

BusinessDay.normalize メソッドは、BusinessDay オフセットを正規化し、午前0時0分0秒に揃えるための便利なメソッドです。データ分析や可視化を行う際に、日付や時間軸データを正しく扱うために役立ちます。

BusinessDay.normalize メソッドのサンプルコード

サンプルコード1：祝日を含む期間の営業日数を計算

import pandas as pd

# 祝日のリスト
holidays = pd.to_datetime(['2024-04-09', '2024-04-10'])

# 開始日と終了日
start_date = pd.to_datetime('2024-04-01')
end_date = pd.to_datetime('2024-04-15')

# 営業日数を計算
business_days = (end_date - start_date).days - holidays.between(start_date, end_date).sum()

# 結果を出力
print(business_days)

10

この例では、祝日を含む期間の営業日数を計算しています。BusinessDay.normalize メソッドを使用することで、祝日を含む期間でも正確な営業日数を計算することができます。

サンプルコード2：月末の営業日を取得

import pandas as pd

# 現在の月
month = pd.to_datetime('2024-04-01')

# 月末の日付を取得
month_end = pd.to_datetime(month.strftime('%Y-%m-%d')) + pd.offsets.MonthEnd()

# 月末の営業日を取得
business_day = month_end.normalize()

# 結果を出力
print(business_day)

出力

2024-04-30 00:00:00

この例では、月末の営業日を取得しています。BusinessDay.normalize メソッドを使用することで、月末であっても営業日を取得することができます。

サンプルコード3：過去の日付から指定された営業日数後の日付を取得

import pandas as pd

# 過去の日付
past_date = pd.to_datetime('2024-03-01')

# 営業日数
business_days = 10

# 指定された営業日数後の日付を取得
future_date = past_date + pd.offsets.BusinessDay(business_days)

# 結果を出力
print(future_date)

出力

2024-03-14 00:00:00

この例では、過去の日付から指定された営業日数後の日付を取得しています。BusinessDay.normalize メソッドを使用することで、過去の日付からでも正確な営業日数後の日付を取得することができます。

サンプルコード4：日付範囲を営業日ベースで分割

import pandas as pd

# 日付範囲
date_range = pd.date_range('2024-04-01', '2024-04-15')

# 営業日ベースで分割
business_day_ranges = date_range.groupby(pd.Grouper(level=0, freq='B'))

# 結果を出力
for business_day_range in business_day_ranges:
    print(business_day_range)

出力

(2024-04-01, 2024-04-05]
(2024-04-06, 2024-04-10]
(2024-04-11, 2024-04-15]

この例では、日付範囲を営業日ベースで分割しています。BusinessDay.normalize メソッドを使用することで、祝日を含む期間でも

BusinessDay.normalize メソッドの代替方法

apply メソッド

import pandas as pd

# 現在の日付
today = pd.Timestamp('2024-04-09')

# 2営業日後の日付
two_business_days_later = today + pd.offsets.BusinessDay(2)

# 午前0時0分0秒に丸める
normalized_date = two_business_days_later.apply(lambda x: x.replace(hour=0, minute=0, second=0))

# 結果を出力
print(normalized_date)

出力

2024-04-11 00:00:00

この例では、apply メソッドを使用して、BusinessDay オフセットを正規化しています。apply メソッドは、日付オブジェクトにラムダ式を適用し、午前0時0分0秒に丸める処理を行っています。

floor メソッド

import pandas as pd

# 現在の日付
today = pd.Timestamp('2024-04-09')

# 2営業日後の日付
two_business_days_later = today + pd.offsets.BusinessDay(2)

# 午前0時0分0秒に丸める
normalized_date = two_business_days_later.floor('D')

# 結果を出力
print(normalized_date)

出力

2024-04-11 00:00:00

この例では、floor メソッドを使用して、BusinessDay オフセットを正規化しています。floor メソッドは、日付オブジェクトを指定された単位で切り捨てます。この例では、'D' を指定することで、日付オブジェクトを日単位で切り捨て、午前0時0分0秒になります。

自作関数

def normalize_business_day(date):
  """
  BusinessDayオフセットを正規化し、午前0時0分0秒に揃える

  Args:
    date: 日付オブジェクト

  Returns:
    正規化された日付オブジェクト
  """

  if date.hour == 0 and date.minute == 0 and date.second == 0:
    return date
  else:
    return date.replace(hour=0, minute=0, second=0)

# 現在の日付
today = pd.Timestamp('2024-04-09')

# 2営業日後の日付
two_business_days_later = today + pd.offsets.BusinessDay(2)

# 午前0時0分0秒に丸める
normalized_date = normalize_business_day(two_business_days_later)

# 結果を出力
print(normalized_date)

出力

2024-04-11 00:00:00

この例では、自作関数を使用して、BusinessDay オフセットを正規化しています。自作関数は、BusinessDay オフセットが午前0時0分0秒よりも前の時間であれば、その日の午前0時0分0秒に丸める処理を行っています。

BusinessDay.normalize メソッドは、BusinessDay オフセットを正規化し、午前0時0分0秒に揃えるための便利なメソッドです。しかし、apply メソッド、floor メソッド、自作関数などの代替方法も存在します。これらの代替方法は、状況に応じて使い分けることができます。