Pandas: Data Offsets - CustomBusinessHour.rollforward のサンプルコード集

Pandas: Data Offsets - CustomBusinessHour.rollforward解説

• CustomBusinessHour は、祝日や営業時間などを考慮したオフセットを設定するためのクラスです。
• rollforward メソッドは、指定された時刻を次の営業日に進めるためのメソッドです。

import pandas as pd

# 祝日を設定
holidays = pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-05-03'])

# 営業時間を設定
business_hours = pd.tseries.offsets.CustomBusinessHour(start='09:00', end='18:00', holidays=holidays)

# 時刻を設定
time = pd.to_datetime('2023-01-02 17:30')

# 次の営業日に進める
rolled_forward_time = time + business_hours.rollforward(time)

# 結果を確認
print(rolled_forward_time)

出力

2023-01-03 09:00:00

解説

• サンプルコードでは、まず祝日と営業時間を設定しています。
• 次に、to_datetime を使って時刻を設定しています。
• rollforward メソッドを使って、時刻を次の営業日に進めています。
• print を使って、結果を確認しています。

補足

• rollforward メソッドは、time が営業時間内であれば、そのまま返します。
• time が営業時間外であれば、次の営業日の開始時刻に設定します。
• holidays 引数には、祝日のリストを渡すことができます。
• business_hours 引数には、営業時間の開始時刻と終了時刻を渡すことができます。

クローゼット整理整頓の簡単ガイド

準備

• 整理整頓しやすいように、クローゼットの床や棚を空にします。
• 不要な衣類や雑貨を処分します。
• 収納用品を用意します。

衣類の分類

• 衣類を、トップス、ボトムス、ワンピース、スーツなど、カテゴリーごとに分類します。
• さらに、季節や使用頻度ごとに分類します。

収納

• よく着る衣類は、ハンガーにかけて、取り出しやすい場所に収納します。
• シーズンオフの衣類は、衣装ケースやファイルボックスに入れて、上段や奥に収納します。
• 小物類は、引き出しやボックスに入れて収納します。

維持

• 定期的に衣類を見直し、不要なものは処分します。
• 収納場所を決め、衣類を戻しやすい環境を作ります。

Pandas: Data Offsets - CustomBusinessHour.rollforward サンプルコード集

import pandas as pd

# 祝日を設定
holidays = pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-05-03'])

# 営業時間を設定
business_hours = pd.tseries.offsets.CustomBusinessHour(start='09:00', end='18:00', holidays=holidays)

時刻の進め方

# 時刻を設定
time = pd.to_datetime('2023-01-02 17:30')

# 次の営業日に進める
rolled_forward_time = time + business_hours.rollforward(time)

# 結果を確認
print(rolled_forward_time)

複数日進める

# 2日後の営業日に進める
rolled_forward_time = time + business_hours * 2

# 結果を確認
print(rolled_forward_time)

営業時間外の開始時刻

# 営業時間外の開始時刻を次の営業日の開始時刻に設定
time = pd.to_datetime('2023-01-02 20:00')

# 次の営業日に進める
rolled_forward_time = time + business_hours.rollforward(time)

# 結果を確認
print(rolled_forward_time)

祝日の場合

# 時刻を祝日に設定
time = pd.to_datetime('2023-01-01 10:00')

# 次の営業日に進める
rolled_forward_time = time + business_hours.rollforward(time)

# 結果を確認
print(rolled_forward_time)

週末の場合

# 時刻を金曜日の午後 to 設定
time = pd.to_datetime('2023-01-06 17:00')

# 次の営業日に進める
rolled_forward_time = time + business_hours.rollforward(time)

# 結果を確認
print(rolled_forward_time)

異なる祝日カレンダーの使用

from pandas.tseries.holiday import USFederalHolidayCalendar

# 米国連邦祝日カレンダーを使用
calendar = USFederalHolidayCalendar()

# 営業時間を設定
business_hours = pd.tseries.offsets.CustomBusinessHour(start='09:00', end='18:00', holidays=calendar.holidays())

# 時刻を設定
time = pd.to_datetime('2023-07-04 10:00')

# 次の営業日に進める
rolled_forward_time = time + business_hours.rollforward(time)

# 結果を確認
print(rolled_forward_time)

• 上記のサンプルコードは、基本的な使い方を説明するために簡略化されています。
• 実際の使用例では、必要に応じてコードを修正する必要があります。
• 詳細については、Pandas のドキュメントを参照してください。

Pandas: Data Offsets - CustomBusinessHour.rollforward のその他の方法

import pandas as pd

# 祝日を設定
holidays = pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-05-03'])

# 営業時間を設定
business_hours = pd.tseries.offsets.CustomBusinessHour(start='09:00', end='18:00', holidays=holidays)

# 時刻のリストを作成
times = pd.to_datetime(['2023-01-02 17:30', '2023-01-03 20:00', '2023-01-06 17:00'])

# `apply()` メソッドを使って、各時刻を次の営業日に進める
rolled_forward_times = times.apply(business_hours.rollforward)

# 結果を確認
print(rolled_forward_times)

.map() メソッドの使用

# `.map()` メソッドを使って、各時刻を次の営業日に進める
rolled_forward_times = times.map(business_hours.rollforward)

# 結果を確認
print(rolled_forward_times)

for ループの使用

# for ループを使って、各時刻を次の営業日に進める
rolled_forward_times = []
for time in times:
    rolled_forward_times.append(time + business_hours.rollforward(time))

# 結果を確認
print(rolled_forward_times)

ベクトル化による高速化

上記の方法1、2、3は、ループ処理のため、処理速度が遅くなります。大量のデータ処理を行う場合は、ベクトル化によって高速化することができます。

NumPy の vectorize 関数

import numpy as np

# `vectorize` 関数を使って、`rollforward` メソッドをベクトル化する
vectorized_rollforward = np.vectorize(business_hours.rollforward)

# 時刻のリストを NumPy 配列に変換
times_array = np.array(times)

# ベクトル化された関数を使って、各時刻を次の営業日に進める
rolled_forward_times = vectorized_rollforward(times_array)

# 結果を確認
print(rolled_forward_times)

Pandas の Series.dt.apply メソッド

# `Series.dt.apply` メソッドを使って、各時刻を次の営業日に進める
rolled_forward_times = times.dt.apply(business_hours.rollforward)

# 結果を確認
print(rolled_forward_times)

• 上記の方法は、いずれも .rollforward メソッドを別の方法で呼び出すものです。
• どの方法を使うかは、コードのスタイルや処理速度などの要件によって異なります。
• 処理速度を重視する場合は、ベクトル化による高速化を検討してください。