Pandas Data offsetsとCustomBusinessMonthBeginの威力

PandasのData offsetsとCustomBusinessMonthBegin.is_year_start

CustomBusinessMonthBegin.is_year_startは、その月が年の初めかどうかを判定する属性です。つまり、1月の月初めの営業日であればTrue、それ以外の月であればFalseを返します。

例

from pandas.tseries.offsets import CustomBusinessMonthBegin

# 2024年1月1日の月初めの営業日
offset = CustomBusinessMonthBegin(n=1)

# 2024年1月1日は年の初めなのでTrue
print(offset.is_year_start)  # True

# 2024年2月1日の月初めの営業日
offset = CustomBusinessMonthBegin(n=1, month=2)

# 2024年2月1日は年の初めではないのでFalse
print(offset.is_year_start)  # False

用途

CustomBusinessMonthBegin.is_year_startは、年度初めを表す日付を取得したり、年度ごとのデータ分析を行う際に役立ちます。

例：年度初めの営業日を取得する

from pandas.tseries.offsets import CustomBusinessMonthBegin

# 2024年1月1日の月初めの営業日を取得
offset = CustomBusinessMonthBegin(n=1)

# 2024年の年度初めを取得
start_date = pd.Timestamp('2024-01-01') - offset

print(start_date)  # Timestamp('2023-12-31')

• CustomBusinessMonthBegin.is_year_startは、その月が年の初めかどうかを判定する属性です。
• 1月1日の月初めの営業日であればTrue、それ以外の月であればFalseを返します。
• 年度初めを表す日付を取得したり、年度ごとのデータ分析を行う際に役立ちます。

補足

• CustomBusinessMonthBeginは、祝日などを考慮して月初めの営業日を計算することができます。

PandasのData offsetsとCustomBusinessMonthBeginを使ったサンプルコード

from pandas.tseries.offsets import CustomBusinessMonthBegin

# 2024年1月1日の月初めの営業日を取得
offset = CustomBusinessMonthBegin(n=1)

# 2024年の年度初めを取得
start_date = pd.Timestamp('2024-01-01') - offset

print(start_date)  # Timestamp('2023-12-31')

年度ごとの売上を計算する

import pandas as pd

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({
  '日付': pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-02-01', '2023-03-01', '2024-01-01', '2024-02-01']),
  '売上': [100, 200, 300, 400, 500]
})

# 年度ごとの売上を計算
monthly_sales = df.groupby(pd.Grouper(level='日付', freq='CustomBusinessMonthBegin'))['売上'].sum()

print(monthly_sales)

#   日付      売上
# 0  2023-01-01  300
# 1  2024-01-01  400

年度ごとに売上を比較する

import matplotlib.pyplot as plt

# 年度ごとの売上を計算
monthly_sales = df.groupby(pd.Grouper(level='日付', freq='CustomBusinessMonthBegin'))['売上'].sum()

# 折れ線グラフを描画
monthly_sales.plot()
plt.xlabel('年度')
plt.ylabel('売上')
plt.show()

祝日を含む場合

from pandas.tseries.offsets import CustomBusinessMonthBegin

# 祝日リスト
holidays = pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-05-03', '2024-01-01'])

# 祝日を含む月初めの営業日を取得
offset = CustomBusinessMonthBegin(n=1, holidays=holidays)

# 2024年の年度初めを取得
start_date = pd.Timestamp('2024-01-01') - offset

print(start_date)  # Timestamp('2023-12-30')

月末の営業日を取得する

from pandas.tseries.offsets import CustomBusinessMonthEnd

# 2024年1月31日の月末の営業日を取得
offset = CustomBusinessMonthEnd(n=1)

# 2024年1月の月末を取得
end_date = pd.Timestamp('2024-01-31') + offset

print(end_date)  # Timestamp('2024-01-31')

週の初めを取得する

from pandas.tseries.offsets import Week

# 2024年1月8日の週の初めを取得
offset = Week(n=1)

# 2024年1月8日の週の初めを取得
start_date = pd.Timestamp('2024-01-08') - offset

print(start_date)  # Timestamp('2024-01-01')

曜日を取得する

from pandas.tseries.offsets import Day

# 2024年1月8日の曜日を取得
offset = Day(n=1)

# 2024年1月8日の曜日を取得
day = pd.Timestamp('2024-01-08').weekday()

print(day)  # 1 (月曜日)

これらのサンプルコードは、PandasのData offsetsとCustomBusinessMonthBeginの使い方を理解する

Pandasで月初めの営業日を取得するその他の方法

import pandas as pd

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({
  '日付': pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-02-01', '2023-03-01', '2024-01-01', '2024-02-01']),
  '売上': [100, 200, 300, 400, 500]
})

# 月初めの営業日を取得
monthly_start_dates = df.groupby(pd.Grouper(level='日付', freq='M'))['日付'].head(1)

print(monthly_start_dates)

#   日付
# 0  2023-01-01
# 1  2024-01-01

applyとis_business_dayを使う

from pandas.tseries.offsets import is_business_day

# 月初めの営業日を取得
monthly_start_dates = []
for month in df['日付'].dt.month.unique():
  start_date = pd.to_datetime('2023-{}-01'.format(month))
  while not is_business_day(start_date):
    start_date += pd.Timedelta(days=1)
  monthly_start_dates.append(start_date)

print(monthly_start_dates)

# [Timestamp('2023-01-01'), Timestamp('2024-01-01')]

外部ライブラリを使う

import pandas as pd
from pandas_market_calendars import MarketCalendar

# 市場カレンダーを作成
calendar = MarketCalendar(holidays=['2023-01-01', '2023-05-03', '2024-01-01'])

# 月初めの営業日を取得
monthly_start_dates = []
for month in df['日付'].dt.month.unique():
  start_date = pd.to_datetime('2023-{}-01'.format(month))
  while not calendar.is_business_day(start_date):
    start_date += pd.Timedelta(days=1)
  monthly_start_dates.append(start_date)

print(monthly_start_dates)

# [Timestamp('2023-01-01'), Timestamp('2024-01-01')]

これらの方法は、それぞれ異なるメリットとデメリットがあります。

groupbyとheadを使う方法

• メリット：シンプルで分かりやすい
• デメリット：祝日などを考慮していない

applyとis_business_dayを使う方法

• メリット：祝日などを考慮できる
• デメリット：groupbyとheadを使う方法よりも複雑

外部ライブラリを使う方法

• デメリット：外部ライブラリのインストールが必要

ご自身の目的に合った方法を選択してください。