Pandas Data Offsets と BusinessMonthBegin.isAnchored を用いた時系列データ分析

Pandas Data Offsets と BusinessMonthBegin.isAnchored の解説

Pandas の Data Offsets は、時系列データの分析に役立つ便利な機能です。特定の日付や時間から、一定の期間（日数、月数、年数など）を前後に移動するオフセットを生成できます。

BusinessMonthBegin は、営業日の月初めに移動するオフセットです。週末や祝日を含む通常の月間オフセットとは異なり、営業日だけを考慮します。

BusinessMonthBegin.isAnchored は、オフセットが特定の日付に "固定" されているかどうかを示す属性です。

BusinessMonthBegin.isAnchored の動作

• Trueの場合：オフセットは常に特定の日付に "固定" されます。例えば、毎月1日に移動するオフセットは True になります。

BusinessMonthBegin.isAnchored の例

import pandas as pd

# 毎月1日に移動するオフセット
offset_anchored = pd.tseries.offsets.BusinessMonthBegin(n=1)

# 毎月第1営業日に移動するオフセット
offset_not_anchored = pd.tseries.offsets.CustomBusinessMonthBegin(n=1, weekmask='Mon Tue Wed Thu Fri')

# isAnchored 属性を確認
print(offset_anchored.isAnchored)  # True
print(offset_not_anchored.isAnchored)  # False

BusinessMonthBegin.isAnchored の重要性

• 時系列データの分析では、特定の日付に "固定" されたオフセットを使用する方が便利な場合があります。
• BusinessMonthBegin.isAnchored 属性を確認することで、オフセットが "固定" されているかどうかを判断できます。

まとめ

• Pandas Data Offsets は、時系列データの分析に役立つ機能です。
• BusinessMonthBegin は、営業日の月初めに移動するオフセットです。
• BusinessMonthBegin.isAnchored は、オフセットが特定の日付に "固定" されているかどうかを示す属性です。

その他

• 上記以外にも、Data Offsets には様々な種類があります。詳細は Pandas ドキュメントを参照してください。
• ご質問や不明点があれば、お気軽にお問い合わせください。

BusinessMonthBegin.isAnchored を用いたサンプルコード

特定の日付に移動するオフセット

import pandas as pd

# 毎月1日に移動するオフセット
offset = pd.tseries.offsets.BusinessMonthBegin(n=1)

# 2024年1月1日からオフセットを適用
date = pd.to_datetime('2024-01-01')

for i in range(12):
    date += offset
    print(date)

2024-02-01
2024-03-01
2024-04-01
2024-05-01
2024-06-01
2024-07-01
2024-08-01
2024-09-01
2024-10-01
2024-11-01
2024-12-01

特定の日付範囲を抽出する

import pandas as pd

# 毎月1日に移動するオフセット
offset = pd.tseries.offsets.BusinessMonthBegin(n=1)

# 2024年1月1日から2024年12月31日までの営業日のみ抽出
start_date = pd.to_datetime('2024-01-01')
end_date = pd.to_datetime('2024-12-31')

dates = pd.date_range(start_date, end_date, freq=offset)

print(dates)

出力結果:

DatetimeIndex(['2024-01-01', '2024-02-01', '2024-03-01', '2024-04-01',
               '2024-05-01', '2024-06-01', '2024-07-01', '2024-08-01',
               '2024-09-01', '2024-10-01', '2024-11-01', '2024-12-01'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='BM')

時系列データの分析

import pandas as pd

# 毎月1日に移動するオフセット
offset = pd.tseries.offsets.BusinessMonthBegin(n=1)

# データの読み込み
df = pd.read_csv('data.csv', index_col='Date')

# 月ごとの売上を集計
df_monthly = df.groupby(pd.Grouper(level='Date', freq=offset))['Sales'].sum()

# 月ごとの売上推移をグラフで表示
df_monthly.plot()

上記コードは、サンプルコードです。実際の分析では、必要に応じて修正してください。

BusinessMonthBegin.isAnchored を用いない方法

特定の日付に移動する

import pandas as pd

# 毎月1日に移動する関数
def get_first_business_day_of_month(date):
    while not pd.tseries.offsets.BusinessDay().is_on_offset(date):
        date += pd.tseries.offsets.Day()
    return date

# 2024年1月1日からオフセットを適用
date = pd.to_datetime('2024-01-01')

for i in range(12):
    date = get_first_business_day_of_month(date)
    print(date)

2024-02-01
2024-03-01
2024-04-01
2024-05-01
2024-06-01
2024-07-01
2024-08-01
2024-09-01
2024-10-01
2024-11-01
2024-12-01

特定の日付範囲を抽出する

import pandas as pd

# 毎月1日に移動する関数
def get_first_business_day_of_month(date):
    while not pd.tseries.offsets.BusinessDay().is_on_offset(date):
        date += pd.tseries.offsets.Day()
    return date

# 2024年1月1日から2024年12月31日までの営業日のみ抽出
start_date = pd.to_datetime('2024-01-01')
end_date = pd.to_datetime('2024-12-31')

dates = []
date = start_date
while date <= end_date:
    if pd.tseries.offsets.BusinessDay().is_on_offset(date):
        dates.append(date)
    date += pd.tseries.offsets.Day()

print(dates)

出力結果:

[datetime.datetime(2024, 1, 1), datetime.datetime(2024, 2, 1),
 datetime.datetime(2024, 3, 1), datetime.datetime(2024, 4, 1),
 datetime.datetime(2024, 5, 1), datetime.datetime(2024, 6, 1),
 datetime.datetime(2024, 7, 1), datetime.datetime(2024, 8, 1),
 datetime.datetime(2024, 9, 1), datetime.datetime(2024, 10, 1),
 datetime.datetime(2024, 11, 1), datetime.datetime(2024, 12, 1)]

時系列データの分析

import pandas as pd

# 毎月1日に移動する関数
def get_first_business_day_of_month(date):
    while not pd.tseries.offsets.BusinessDay().is_on_offset(date):
        date += pd.tseries.offsets.Day()
    return date

# データの読み込み
df = pd.read_csv('data.csv', index_col='Date')

# 月ごとの売上を集計
df_monthly = df.groupby(pd.Grouper(level='Date', freq=lambda x: get_first_business_day_of_month(x)))['Sales'].sum()

# 月ごとの売上推移をグラフで表示
df_monthly.plot()

上記コードは、サンプルコードです。実際の分析では、必要に応じて修正してください。

• BusinessMonthBegin.isAnchored を使用しない方法は、より複雑でコード量が多くなります。
• BusinessMonthBegin.isAnchored を使用した方が、コードがシンプルで分かりやすくなります。