Pandas Data Offsets と DateOffset.rule_code の完全ガイド

Pandas Data Offsets と DateOffset.rule_code

概要

DateOffset.rule_code 属性は、以下の情報をエンコードします。

• オフセットの種類: 例えば、'D' は日単位オフセット、'M' は月単位オフセットを表します。
• オフセットの大きさ: 例えば、'2D' は 2 日後のオフセット、'3M' は 3 ヶ月後のオフセットを表します。
• オフセットのオプション: 特定の種類のオフセットには、オプションパラメータがあります。例えば、'BDay' は営業日単位オフセットを表し、オプションパラメータで週末の処理方法を指定できます。

DateOffset.rule_code の例

以下の表は、いくつかの一般的な DateOffset.rule_code の例とその意味を示しています。

DateOffset.rule_code 属性は、さまざまな方法で使用できます。

• オフセットの規則を文字列で表示:

from pandas.tseries.offsets import DateOffset

offset = DateOffset(days=2)
print(offset.rule_code)  # 出力: '2D'

• オフセットの規則を比較:

offset1 = DateOffset(days=2)
offset2 = DateOffset(months=3)

print(offset1.rule_code == offset2.rule_code)  # 出力: False

• 文字列から DateOffset オブジェクトを作成:

from pandas.tseries.offsets import DateOffset

offset = DateOffset.from_rule_code('2B')
print(offset)  # 出力: BusinessDay(2)

pandas.tseries.offsets.DateOffset.rule_code 属性は、日付と時刻の操作を簡潔にするための強力なツールです。この属性の使い方を理解することで、コードの読みやすさとメンテナンス性を向上させることができます。

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

日付オフセットの作成

from pandas.tseries.offsets import DateOffset

# 2 日後のオフセット
offset_2d = DateOffset(days=2)

# 3 ヶ月後のオフセット
offset_3m = DateOffset(months=3)

# 営業日単位オフセット
offset_bday = DateOffset(businessday=1)

# 2 週後のオフセット
offset_2w = DateOffset(weeks=2)

# 2 年後のオフセット
offset_2y = DateOffset(years=2)

DateOffset.rule_code の利用

# オフセットの規則を文字列で表示
print(offset_2d.rule_code)  # 出力: '2D'
print(offset_3m.rule_code)  # 出力: '3M'

# オフセットの規則を比較
print(offset_2d.rule_code == offset_3m.rule_code)  # 出力: False

# 文字列から DateOffset オブジェクトを作成
offset_from_str = DateOffset.from_rule_code('2B')
print(offset_from_str)  # 出力: BusinessDay(2)

DateOffset の利用

# 特定の日付にオフセットを適用
date = pd.to_datetime('2023-03-08')

# 2 日後の日付を取得
date_2d_later = date + offset_2d
print(date_2d_later)  # 出力: 2023-03-10 00:00:00

# 3 ヶ月後の日付を取得
date_3m_later = date + offset_3m
print(date_3m_later)  # 出力: 2023-06-08 00:00:00

# 営業日単位で 1 日後の日付を取得
date_bday_later = date + offset_bday
print(date_bday_later)  # 出力: 2023-03-09 00:00:00

# 2 週後の日付を取得
date_2w_later = date + offset_2w
print(date_2w_later)  # 出力: 2023-03-22 00:00:00

# 2 年後の日付を取得
date_2y_later = date + offset_2y
print(date_2y_later)  # 出力: 2025-03-08 00:00:00

DateOffset と Timedelta の組み合わせ

from pandas import Timestamp, Timedelta

# 2 日後の午前 9 時にオフセット
offset_2d_9am = DateOffset(days=2) + Timedelta(hours=9)

# 特定の日付にオフセットを適用
date = Timestamp('2023-03-08')

# 2 日後の午前 9 時の日付を取得
date_2d_9am_later = date + offset_2d_9am
print(date_2d_9am_later)  # 出力: 2023-03-10 09:00:00

Pandas Data Offsets を使用するその他の方法

DatetimeIndex と Timedelta

• 特定の日付範囲を生成するために pd.date_range を使用できます。
• 特定の日付にオフセットを適用するために pd.Timedelta を使用できます。
• 特定の日付と時刻を操作するために pd.Timestamp を使用できます。

import pandas as pd

# 特定の日付範囲を生成
date_range = pd.date_range('2023-03-08', '2023-03-15')

# 特定の日付にオフセットを適用
date_2d_later = date_range[0] + pd.Timedelta(days=2)

# 特定の日付と時刻を操作
timestamp = pd.Timestamp('2023-03-08 09:00:00')

# 2 日後の午前 9 時の日付を取得
timestamp_2d_9am_later = timestamp + pd.Timedelta(days=2) + pd.Timedelta(hours=9)

pandas の resample メソッド

• 特定の日付範囲のデータを異なる時間間隔で再サンプリングするために resample メソッドを使用できます。

# データ
df = pd.DataFrame({'Date': pd.date_range('2023-03-08', '2023-03-15'), 'Value': np.random.randn(8)})

# 2 日おきにデータを再サンプリング
df_resampled = df.resample('2D').mean()

外部ライブラリ

• dateutil や pytz などの外部ライブラリを使用して、日付と時刻を操作することもできます。

これらの方法は、それぞれ異なる利点と欠点があります。どの方法を使用するかは、特定のニーズによって異なります。