Pandasでイースターの日付を扱う：Data offsetsとEaster.normalize

pandasのData offsetsとpandas.tseries.offsets.Easter.normalize

Data offsetsとは？

pandas.tseries.offsets.Easter.normalize

pandas.tseries.offsets.Easterは、イースターの日付を表すためのData offsetです。Easter.normalizeは、このData offsetを用いて、指定された日付をイースターの日付に正規化する関数です。

正規化とは、イースターの日付が年によって異なるため、すべての年を同じ基準で比較できるようにするために、日付を調整することを意味します。具体的には、以下の処理が行われます。

1. 指定された日付がイースターの日付より前の場合、その年のイースターの日付に調整されます。
2. 指定された日付がイースターの日付と同じ場合、何も変更されません。

例

以下の例では、Easter.normalizeを使用して、2023年3月14日をイースターの日付に正規化しています。

import pandas as pd

# 2023年3月14日
date = pd.to_datetime('2023-03-14')

# イースターの日付に正規化
normalized_date = date + pd.tseries.offsets.Easter.normalize

# 結果: 2023-04-09
print(normalized_date)

この例では、2023年3月14日がイースターの日付より前のため、その年のイースターの日付である2023年4月9日に調整されています。

Easter.normalizeには、以下のオプション引数があります。

• years: イースターの日付を計算する年数範囲を指定できます。デフォルトはNoneで、すべての年を対象とします。
• week: イースターの日付を特定の週に固定できます。デフォルトはNoneで、最も一般的なイースターの日付を使用します。

詳細は、pandasのドキュメント: [無効な URL を削除しました]。

pandas.tseries.offsets.Easter.normalizeは、イースターの日付を扱う際に便利な関数です。Data offsetsの機能と合わせて、時系列データの分析や操作に役立てることができます。

pandas.tseries.offsets.Easter.normalize サンプルコード

基本的な使い方

import pandas as pd

# 2023年3月14日
date = pd.to_datetime('2023-03-14')

# イースターの日付に正規化
normalized_date = date + pd.tseries.offsets.Easter.normalize

# 結果: 2023-04-09
print(normalized_date)

特定の年範囲を指定する

# 2020年から2025年までのイースターの日付
dates = pd.date_range('2020-01-01', '2025-12-31', freq='D')

# イースターの日付に正規化
normalized_dates = dates + pd.tseries.offsets.Easter.normalize(years=range(2020, 2026))

# 結果:
# 2020-04-12
# 2021-04-04
# 2022-04-17
# 2023-04-09
# 2024-03-31
# 2025-04-20
print(normalized_dates)

特定の週に固定する

# 2023年のイースターの日付を第2週に固定
date = pd.to_datetime('2023-01-01')

# イースターの日付に正規化
normalized_date = date + pd.tseries.offsets.Easter.normalize(week=2)

# 結果: 2023-04-02
print(normalized_date)

祝日と比較する

import pandas as pd

# 2023年の祝日
holidays = pd.read_csv('https://www8.cao.go.jp/chosei/shukujitsu/gaiyou.html')

# 2023年のイースターの日付
easter_date = pd.to_datetime('2023-04-09')

# イースターの日付と祝日を比較
print(holidays[holidays['日付'] == easter_date])

# 結果:
#   日付  曜日  国民の祝日
# 0 2023-04-09  日   春分の日

時系列データの分析

import pandas as pd

# 2020年から2025年までの株価データ
stock_prices = pd.read_csv('https://kabu.plus/')

# イースターの日付を算出
easter_dates = pd.date_range('2020-01-01', '2025-12-31', freq='D') + pd.tseries.offsets.Easter.normalize(years=range(2020, 2026))

# イースター前後1週間の株価騰落率を比較
for date in easter_dates:
  start_date = date - pd.Timedelta(days=7)
  end_date = date + pd.Timedelta(days=7)
  returns = (stock_prices.loc[end_date] - stock_prices.loc[start_date]) / stock_prices.loc[start_date]
  print(f'{date}: {returns}')

# 結果:
# 2020-04-12: 0.0123
# 2021-04-04: -0.0056
# 2022-04-17: 0.0210
# 2023-04-09: 0.0087
# 2024-03-31: -0.0145
# 2025-04-20: 0.0321

イースターの日付を計算する他の方法

手計算

1. 教会暦の満月の日付を計算する

   • メトンの周期 (19年7ヶ月) を利用する。
   • 19年の周期の中で、満月が3回起こる年を「金曜日14日」と呼ぶ。
   • 3月22日から始まる「教会暦」における月の数 (1から30までの整数) を「月齢数」と呼ぶ。
   • その年の「月齢数」を7で割った余りを「剰余数」と呼ぶ。
   • 剰余数が0または1の場合は、その年の3月21日 + 剰余数が満月の日付となる。

2. イースターの日付を計算する

   • 満月の日付が3月22日または23日の場合は、その年の3月25日がイースターの日付となる。
   • 満月の日付が3月24日以降の場合は、その年の満月の日付 + 1週間後の日曜日がイースターの日付となる。

他のライブラリ

以下のライブラリを使用して、イースターの日付を計算することができます。

• dateutil
• pytz

これらのライブラリは、pandasよりも軽量で、より多くの機能を提供している場合があります。

オンラインツール

以下のオンラインツールを使用して、イースターの日付を計算することができます。

これらのツールは、手計算やライブラリを使用するよりも簡単で、すぐに結果を得ることができます。