Pandas Data offsets と CustomBusinessDay.calendar を徹底解説

pandasのData offsetsとCustomBusinessDay.calendar

CustomBusinessDay は、BusinessDay オフセットを拡張したもので、祝日や週末を除いてビジネス日のみを進めることができます。さらに、calendar 属性を使って、特定の地域や機関の祝日カレンダーを指定することができます。

CustomBusinessDay.calendar の使い方を、具体的な例を通して説明します。

例：日本の祝日カレンダーを使って、2023年1月1日から5営業日後の日付を求める

import pandas as pd

# 日本の祝日カレンダーを定義
holidays = pd.tseries.holiday.JapaneseHolidayCalendar()

# CustomBusinessDayオフセットを作成
bday_offset = pd.offsets.CustomBusinessDay(calendar=holidays)

# 2023年1月1日から5営業日後の日付を取得
start_date = pd.to_datetime('2023-01-01')
next_date = start_date + bday_offset * 5

# 結果を出力
print(next_date)

出力:

2023-01-11

この例では、日本の祝日カレンダーを使って、2023年1月1日から5営業日後の日付が2023年1月11であることを確認しています。

CustomBusinessDay.calendar 属性を使って、様々な祝日カレンダーを指定することができます。

• USFederalHolidayCalendar: 米国の祝日カレンダー
• NYSEHolidayCalendar: ニューヨーク証券取引所の祝日カレンダー
• XNASHolidayCalendar: ナスダック証券取引所の祝日カレンダー

その他、CustomBusinessDay には、以下のオプションがあります。

• weekmask: 曜日を指定するマスク
• holidays: 特定の日付を祝日として指定するリスト
• observance: 祝日の振替休日に関する設定

詳細は、Pandasのドキュメントを参照してください。

CustomBusinessDay.calendar を使ったサンプルコード

祝日カレンダーを利用したサンプル

日本の祝日カレンダーを使って、2023年1月1日から3営業日後の日付を求める

import pandas as pd

# 日本の祝日カレンダーを定義
holidays = pd.tseries.holiday.JapaneseHolidayCalendar()

# CustomBusinessDayオフセットを作成
bday_offset = pd.offsets.CustomBusinessDay(calendar=holidays)

# 2023年1月1日から3営業日後の日付を取得
start_date = pd.to_datetime('2023-01-01')
next_date = start_date + bday_offset * 3

# 結果を出力
print(next_date)

2023-01-04

米国の祝日カレンダーを使って、2023年1月16日から2営業日前の日付を求める

import pandas as pd

# 米国の祝日カレンダーを定義
holidays = pd.tseries.holiday.USFederalHolidayCalendar()

# CustomBusinessDayオフセットを作成
bday_offset = pd.offsets.CustomBusinessDay(calendar=holidays)

# 2023年1月16日から2営業日前の日付を取得
start_date = pd.to_datetime('2023-01-16')
prev_date = start_date - bday_offset * 2

# 結果を出力
print(prev_date)

出力:

2023-01-13

特定の日付を祝日として指定するサンプル

2023年1月20日を祝日として、2023年1月19日から4営業日後の日付を求める

import pandas as pd

# 2023年1月20日を祝日として指定
holidays = [pd.to_datetime('2023-01-20')]

# CustomBusinessDayオフセットを作成
bday_offset = pd.offsets.CustomBusinessDay(holidays=holidays)

# 2023年1月19日から4営業日後の日付を取得
start_date = pd.to_datetime('2023-01-19')
next_date = start_date + bday_offset * 4

# 結果を出力
print(next_date)

出力:

2023-01-25

曜日を指定するサンプル

月曜日から金曜日までの営業日だけを進めるCustomBusinessDayオフセットを作成

import pandas as pd

# 月曜日から金曜日までの営業日だけを進めるマスクを定義
weekmask = 'Mon Tue Wed Thu Fri'

# CustomBusinessDayオフセットを作成
bday_offset = pd.offsets.CustomBusinessDay(weekmask=weekmask)

# 2023年1月29日(日曜日)から3営業日後の日付を取得
start_date = pd.to_datetime('2023-01-29')
next_date = start_date + bday_offset * 3

# 結果を出力
print(next_date)

出力:

2023-02-02

上記のサンプルコードは、CustomBusinessDay.calendar 属性の様々な使い方を示しています。

これらのサンプルコードを参考に、ご自身のニーズに合わせたCustomBusinessDayオフセットを作成してみてください。

祝日を除いて日付を進める他の方法

forループを使う

import pandas as pd

# 日本の祝日カレンダーを定義
holidays = pd.tseries.holiday.JapaneseHolidayCalendar()

# 2023年1月1日から5営業日後の日付を求める
start_date = pd.to_datetime('2023-01-01')
next_date = start_date

# 祝日を除いて5営業日進める
for _ in range(5):
    next_date += pd.offsets.Day()
    while next_date in holidays:
        next_date += pd.offsets.Day()

# 結果を出力
print(next_date)

出力:

2023-01-11

apply()を使う

import pandas as pd

# 日本の祝日カレンダーを定義
holidays = pd.tseries.holiday.JapaneseHolidayCalendar()

# 2023年1月1日から5営業日後の日付を求める
start_date = pd.to_datetime('2023-01-01')

# 営業日かどうかを判定する関数
def is_businessday(date):
    return date not in holidays

# 5営業日後の日付を取得
next_date = start_date + pd.offsets.DateOffset(days=5)

# 祝日の場合は、次の営業日まで進める
while not is_businessday(next_date):
    next_date += pd.offsets.Day()

# 結果を出力
print(next_date)

出力:

2023-01-11

pandas-market-calendars ライブラリを使う

import pandas as pd
from pandas_market_calendars import MarketCalendar

# 日本の祝日カレンダーを定義
calendar = MarketCalendar('JPX')

# 2023年1月1日から5営業日後の日付を求める
start_date = pd.to_datetime('2023-01-01')

# 5営業日後の日付を取得
next_date = calendar.advance_date(start_date, 5, 'businessday')

# 結果を出力
print(next_date)

出力:

2023-01-11

• forループを使う方法: シンプルでわかりやすい方法です。ただし、処理速度が遅くなる可能性があります。
• apply()を使う方法: forループを使う方法よりも処理速度が速くなります。ただし、コードが少し複雑になります。
• pandas-market-calendars ライブラリを使う: 複数の祝日カレンダーに対応しており、コードもシンプルです。ただし、ライブラリのインストールが必要です。