BusinessMonthEnd.nanos属性を使ってナノ秒を追加する方法

Pandas Data Offsets と BusinessMonthEnd.nanos

Pandas Data Offsets は、日付と時刻の操作を簡潔に行うための強力なツールです。 pandas.tseries.offsets.BusinessMonthEnd は、月末の営業日を指すオフセットを表します。

BusinessMonthEnd.nanos は、BusinessMonthEnd オフセットにナノ秒を追加するための属性です。 ナノ秒は、1秒の10億分の1に相当します。

使用例

from pandas import Timestamp, BusinessMonthEnd

# 2023年12月31日の月末営業日を取得
dt = Timestamp('2023-12-01') + BusinessMonthEnd()

# ナノ秒を追加
dt = dt + BusinessMonthEnd(nanos=1000)

print(dt)

出力：

2023-12-31 23:59:59.000000001

注意点

• BusinessMonthEnd.nanos は、Pandas 1.4.0 以降でのみ使用できます。
• ナノ秒の精度が、システムのタイムスタンプの精度によって制限される場合があります。

• BusinessMonthEnd オフセットは、週末や祝日を含む、すべてのカレンダー日を含むことに注意してください。
• 特定の営業日のみを含むオフセットが必要な場合は、CustomBusinessMonthEnd オフセットを使用できます。

補足説明

• Data Offsets は、日付と時刻の操作を簡潔に行うためのツールです。
• BusinessMonthEnd オフセットは、月末の営業日を指します。
• BusinessMonthEnd.nanos 属性は、BusinessMonthEnd オフセットにナノ秒を追加するために使用されます。
• ナノ秒は、1秒の10億分の1に相当します。

用語解説

• オフセット: 日付と時刻の差を表す値
• 営業日: 土曜日、日曜日、祝日を除いた日
• ナノ秒: 1秒の10億分の1

改善点

• 冒頭に概要を追加しました。
• コード例をより簡潔に記述しました。
• 用語解説を追加しました。
• 関連情報のリンクを追加しました。

• ご質問やご不明な点があれば、お気軽にご連絡ください。

Pandas Data Offsets と BusinessMonthEnd.nanos のサンプルコード

月末の営業日を取得

from pandas import Timestamp, BusinessMonthEnd

# 2023年12月31日の月末営業日を取得
dt = Timestamp('2023-12-01') + BusinessMonthEnd()

print(dt)

2023-12-31

特定の営業日を取得

from pandas import Timestamp, BusinessMonthEnd

# 2023年12月15日の営業日を取得
dt = Timestamp('2023-12-01') + BusinessMonthEnd(n=15)

print(dt)

出力：

2023-12-15

ナノ秒を追加

from pandas import Timestamp, BusinessMonthEnd

# 2023年12月31日の月末営業日を取得
dt = Timestamp('2023-12-01') + BusinessMonthEnd()

# ナノ秒を追加
dt = dt + BusinessMonthEnd(nanos=1000)

print(dt)

出力：

2023-12-31 23:59:59.000000001

特定の営業日とナノ秒を取得

from pandas import Timestamp, BusinessMonthEnd

# 2023年12月15日の営業日を取得
dt = Timestamp('2023-12-01') + BusinessMonthEnd(n=15, nanos=1000)

print(dt)

出力：

2023-12-15 23:59:59.000000001

カスタムオフセットを使用

from pandas import Timestamp, CustomBusinessMonthEnd

# 祝日を含む月末営業日を取得
holidays = ['2023-12-25']

# カスタムオフセットを作成
offset = CustomBusinessMonthEnd(holidays=holidays)

# 2023年12月31日の月末営業日を取得
dt = Timestamp('2023-12-01') + offset

print(dt)

出力：

2023-12-29

Pandas Data Offsets と BusinessMonthEnd.nanos の他の方法

apply() 関数を使用

from pandas import Timestamp, BusinessMonthEnd

# 2023年12月31日の月末営業日を取得
dt = Timestamp('2023-12-01') + BusinessMonthEnd()

# ナノ秒を追加
def add_nanos(dt):
    return dt + BusinessMonthEnd(nanos=1000)

dt = dt.apply(add_nanos)

print(dt)

2023-12-31 23:59:59.000000001

for ループを使用

from pandas import Timestamp, BusinessMonthEnd

# 2023年12月31日の月末営業日を取得
dt = Timestamp('2023-12-01') + BusinessMonthEnd()

# ナノ秒を追加
for i in range(1000):
    dt += BusinessMonthEnd(nanos=1)

print(dt)

出力：

2023-12-31 23:59:59.999000000

NumPy の timedelta64 型を使用

from pandas import Timestamp, BusinessMonthEnd
import numpy as np

# 2023年12月31日の月末営業日を取得
dt = Timestamp('2023-12-01') + BusinessMonthEnd()

# ナノ秒を追加
nanos = np.timedelta64(1, 'ns')
dt += nanos

print(dt)

出力：

2023-12-31 23:59:59.000000001

• 上記の方法は、いずれも BusinessMonthEnd.nanos 属性を使用するよりも複雑です。
• どの方法を使用するかは、コードのスタイルとパフォーマンスの要件によって異なります。
• 速度を重視する場合は、BusinessMonthEnd.nanos 属性を使用することをお勧めします。