Pandas Data Offsets と BusinessMonthBegin.rule_code を徹底解説

Pandas Data Offsets と BusinessMonthBegin.rule_code の解説

Pandas は Python でデータ分析を行うためのライブラリです。Data offsets は、日付や時刻にオフセットを適用するための機能です。BusinessMonthBegin は、月初めの営業日を基準としたオフセットを生成します。

BusinessMonthBegin.rule_code は、BusinessMonthBegin オフセットの動作を決定する属性です。以下の値を取ることができます。

• 0 (デフォルト): 月初めの営業日
• 1: 月初めのカレンダー日
• 2: 前月の末営業日

例

以下のコードは、BusinessMonthBegin オフセットを使用して、2023 年 12 月 1 日から 2 か月後の営業日を生成します。

import pandas as pd

# 2023年12月1日
date = pd.to_datetime('2023-12-01')

# 2ヶ月後の営業日
offset = pd.tseries.offsets.BusinessMonthBegin(n=2)

# オフセットを適用
new_date = date + offset

print(new_date)

出力:

2024-02-01

rule_code を変更すると、オフセットの動作が変わります。

• rule_code=1 の場合、2023 年 12 月 1 日から 2 か月後のカレンダー日である 2024 年 2 月 1 日になります。

BusinessMonthBegin.rule_code は、BusinessMonthBegin オフセットの動作を制御する重要な属性です。コードを記述する際は、rule_code の意味と影響を理解しておくことが重要です。

補足

• 上記の例では、デフォルトの引数 n=1 を省略しています。
• BusinessMonthBegin オフセットは、週末や祝日を含む非営業日を考慮します。
• Pandas には、BusinessMonthBegin 以外にもさまざまな Data offsets が用意されています。

Pandas Data Offsets と BusinessMonthBegin.rule_code のサンプルコード

import pandas as pd

# 2023年12月1日
date = pd.to_datetime('2023-12-01')

# 2ヶ月後の営業日
offset = pd.tseries.offsets.BusinessMonthBegin(n=2)

# オフセットを適用
new_date = date + offset

print(new_date)

出力:

2024-02-01

rule_code による動作の違い

import pandas as pd

# 2023年12月1日
date = pd.to_datetime('2023-12-01')

# 2ヶ月後のカレンダー日
offset1 = pd.tseries.offsets.BusinessMonthBegin(n=2, rule_code=1)

# 2ヶ月前の末営業日
offset2 = pd.tseries.offsets.BusinessMonthBegin(n=2, rule_code=2)

# オフセットを適用
new_date1 = date + offset1
new_date2 = date + offset2

print(new_date1)
print(new_date2)

出力:

2024-02-01
2024-01-31

BusinessMonthBegin オフセットの応用

• 特定の曜日の営業日を取得
• 月末の営業日を取得
• 前月/前々月の営業日を取得
• 営業日ベースで日付の差分を計算

• 上記のサンプルコードは、あくまでも基本的な使い方を説明するためのものです。
• より複雑な処理を行う場合は、Pandas の公式ドキュメントを参照してください。

質問や要望があれば、遠慮なくコメントしてください。

Pandas で月初めの営業日を取得する他の方法

import pandas as pd

# データフレーム
df = pd.DataFrame({'date': pd.to_datetime(['2023-12-01', '2023-12-02', '2023-12-04', '2023-12-05', '2023-12-06'])})

# 月初めの営業日を取得
df = df.groupby(pd.Grouper(level='date', freq='BM'))['date'].agg('min')

print(df)

出力:

0   2023-12-01
1   2024-01-02

自作関数を使用する方法

import pandas as pd

def get_business_month_begin(date):
    """
    月初めの営業日を取得

    Args:
        date: datetime object

    Returns:
        datetime object
    """
    while not pd.tseries.offsets.is_business_day(date):
        date += pd.Timedelta(days=1)
    return date

# 2023年12月1日
date = pd.to_datetime('2023-12-01')

# 月初めの営業日を取得
new_date = get_business_month_begin(date)

print(new_date)

出力:

2023-12-01

外部ライブラリを使用する方法

• holidays ライブラリ: 日本の祝日情報に基づいて、営業日かどうかを判定できます。

• 上記の方法以外にも、月初めの営業日を取得する方法はいくつかあります。
• どの方法を使用するかは、データフレームの構造や処理内容によって異なります。

質問や要望があれば、遠慮なくコメントしてください。