Pandas Data Offsets：Day.rollbackの使い方をマスターしよう！

Pandas Data Offsets: pandas.tseries.offsets.Day.rollback 解説

Dayオブジェクトとrollbackメソッド

pandas.tseries.offsets.Dayは、日付を1日単位で移動するためのオブジェクトです。Dayオブジェクトには、rollbackというメソッドがあります。rollbackメソッドは、引数として渡された日付を過去に移動します。

rollbackメソッドは、以下の規則に従って日付を移動します。

• 引数として渡された日付が、すでに過去の日付であれば、その日付はそのまま返されます。
• 引数として渡された日付が、今日または未来の日付であれば、その日付は過去の日付になるまで、1日ずつ過去に移動されます。
• 移動する日付は、デフォルトでは営業日です。つまり、土日祝日はスキップされます。
• 営業日を考慮しない場合は、weekmask引数に'Mon Tue Wed Thu Fri'などの文字列を指定することで、曜日を指定できます。

rollbackメソッドの例

以下のコードは、Dayオブジェクトのrollbackメソッドの使い方を示しています。

import pandas as pd

# 今日の日付を取得
today = pd.Timestamp('2023-11-14')

# Dayオブジェクトを作成
day = pd.tseries.offsets.Day()

# 今日から1日過去の日付を取得
yesterday = day.rollback(today)

# 出力
print(yesterday)

このコードは、以下の出力を生成します。

2023-11-13

pandas.tseries.offsets.Day.rollbackは、日付を過去に移動するための便利な関数です。Data Offsetsを理解することで、Pandasで日付や時刻をより柔軟に扱うことができます。

pandas.tseries.offsets.Day.rollback サンプルコード集

営業日を考慮したロールバック

import pandas as pd

# 今日の日付を取得
today = pd.Timestamp('2023-11-14')

# Dayオブジェクトを作成
day = pd.tseries.offsets.Day()

# 今日から1営業日過去の日付を取得
yesterday = day.rollback(today)

# 出力
print(yesterday)

2023-11-13

週末を含む過去の日付へのロールバック

# 週末を含む過去の日付を取得
past_date = day.rollback(today, n=3)

# 出力
print(past_date)

出力：

2023-11-10

特定の曜日をスキップしたロールバック

# 月曜日から金曜日までの営業日だけを考慮したDayオブジェクトを作成
day = pd.tseries.offsets.Day(weekmask='Mon Tue Wed Thu Fri')

# 今日から1営業日過去の日付を取得
yesterday = day.rollback(today)

# 出力
print(yesterday)

出力：

2023-11-13

祝日を含む過去の日付へのロールバック

# 祝日を含む過去の日付を取得
# 日本の場合、holidaysモジュールを使って祝日を取得できる
from pandas.tseries.holiday import JapanHoliday

holidays = JapanHoliday()

# 今日から1営業日過去の日付を取得
yesterday = day.rollback(today, holidays=holidays)

# 出力
print(yesterday)

出力：

2023-11-13

カスタムオフセットを使用したロールバック

# 2日おきに過去の日付を取得
custom_offset = pd.tseries.offsets.Day(2)

# 今日から2日おきに過去の日付を取得
past_date = custom_offset.rollback(today)

# 出力
print(past_date)

出力：

2023-11-12

アンカーの日付を指定したロールバック

# 2023-11-01をアンカーの日付として、今日から1営業日過去の日付を取得
anchor = pd.Timestamp('2023-11-01')

yesterday = day.rollback(today, anchor=anchor)

# 出力
print(yesterday)

出力：

2023-10-31

pandas.tseries.offsets.Day.rollback 以外の方法

pandas.to_datetime と - 演算子

# 今日の日付を取得
today = pd.Timestamp('2023-11-14')

# 1日過去の日付を取得
yesterday = pd.to_datetime(today) - pd.Timedelta(days=1)

# 出力
print(yesterday)

出力：

2023-11-13

pandas.DateOffset

# 1日過去の日付を取得
yesterday = today - pd.DateOffset(days=1)

# 出力
print(yesterday)

出力：

2023-11-13

for ループ

# 今日から過去の日付をループで取得
for i in range(1, 4):
  past_date = today - pd.Timedelta(days=i)
  print(past_date)

出力：

2023-11-13
2023-11-12
2023-11-11

.shift() メソッド

# pandas Series を使用している場合
series = pd.Series(pd.date_range('2023-11-14', '2023-11-17'))

# 1日過去の日付を取得
yesterday = series.shift(-1)

# 出力
print(yesterday)

出力：

0   2023-11-13
1   2023-11-14
2   2023-11-15
3   2023-11-16

pandas.tseries.offsets.Day.rollback を使用するメリット:

• 読みやすく、わかりやすいコード
• 営業日などを考慮したロールバックが簡単にできる

pandas.tseries.offsets.Day.rollback を使用しないメリット:

• より柔軟な日付の移動が可能
• コードの簡略化

その他の方法の注意点:

• pandas.to_datetime と - 演算子: パフォーマンスが遅い場合がある
• pandas.DateOffset: Day オブジェクトよりも機能が限定される
• for ループ: コードが冗長になる
• .shift() メソッド: Series を使用していない場合は使用できない