PandasのData OffsetsとFY5253.freqstr

Pandas の Data Offsets と FY5253.freqstr 解説

Pandas の tseries.offsets モジュールは、日付や時間ベースのデータ分析に必要なオフセットを提供します。オフセットは、特定の日付や時間から一定期間前後の日付や時間を算出するために使用されます。

FY5253.freqstr

FY5253 は、会計年度を表すオフセットです。freqstr 属性は、オフセットの頻度を表す文字列を返します。FY5253 の場合、freqstr は "AS-FY5253" となります。

FY5253 の使い方

FY5253 オフセットを使用して、会計年度に基づいて日付を操作することができます。例えば、以下のコードは、2024年4月2日から1年前の会計年度の開始日を取得します。

from pandas.tseries.offsets import FY5253

today = pd.to_datetime("2024-04-02")
previous_fy_start = today - FY5253(1)

print(previous_fy_start)

出力:

2023-04-01

その他の FY5253 関連属性

FY5253 オフセットには、freqstr 以外にもいくつかの属性があります。

• n : 会計年度の開始月を表す整数。デフォルトは1（4月開始）。
• startingMonth : 会計年度の開始月を表す文字列。デフォルトは "JAN"。
• day : 会計年度の開始日を月内の何日目とするかを表す整数。デフォルトは1。

まとめ

FY5253 オフセットは、会計年度に基づいて日付を操作するために使用できます。freqstr 属性は、オフセットの頻度を表す文字列を返します。

Pandas の FY5253 オフセットを使ったサンプルコード

from pandas.tseries.offsets import FY5253

fy5253 = FY5253()
start_date = fy5253.rollforward(pd.to_datetime("2024-04-02"))

print(start_date)

出力:

2024-04-01

特定の会計年度の終了日を取得する

from pandas.tseries.offsets import FY5253

fy5253 = FY5253()
end_date = fy5253.rollforward(pd.to_datetime("2024-04-02")) - pd.Timedelta(days=1)

print(end_date)

出力:

2025-03-31

会計年度を跨いで日付を移動する

from pandas.tseries.offsets import FY5253

today = pd.to_datetime("2024-04-02")
next_fy_start = today + FY5253(1)

print(next_fy_start)

出力:

2025-04-01

会計年度に基づいて日付を比較する

from pandas.tseries.offsets import FY5253

date1 = pd.to_datetime("2024-04-02")
date2 = pd.to_datetime("2025-02-01")

if date1.year == date2.year and date1.month <= date2.month:
    print("同じ会計年度")
else:
    print("異なる会計年度")

出力:

異なる会計年度

特定の会計年度内のすべての営業日を取得する

from pandas.tseries.offsets import FY5253
from pandas.tseries.offsets import BDay

fy5253 = FY5253()
start_date = fy5253.rollforward(pd.to_datetime("2024-04-02"))
end_date = fy5253.rollforward(pd.to_datetime("2024-04-02")) - pd.Timedelta(days=1)

business_days = pd.date_range(start_date, end_date, freq=BDay())

print(business_days)

出力:

DatetimeIndex(['2024-04-02', '2024-04-03', '2024-04-04', '2024-04-05',
               '2024-04-09', '2024-04-10', '2024-04-11', '2024-04-12',
               '2024-04-16', '2024-04-17', '2024-04-18', '2024-04-19',
               '2024-04-23', '2024-04-24', '2024-04-25', '2024-04-26',
               '2024-04-30', '2025-03-04', '2025-03-05', '2025-03-06',
               '2025-03-07', '2025-03-11', '2025-03-12', '2025-03-13',
               '2025-03-14', '2025-03-18', '2025-03-19', '2025-03-20',
               '2025-03-21', '2025-03-25', '2025-03-26', '2025-03-27',

Pandas で会計年度を扱う他の方法

offsets.DateOffset サブクラスを使用する

独自の会計年度規則を定義したい場合は、offsets.DateOffset サブクラスを作成することができます。

from pandas.tseries.offsets import DateOffset

class MyFY5253(DateOffset):
    def __init__(self, n=1, startingMonth=1, day=1):
        super().__init__(n=n, startingMonth=startingMonth, day=day)

    def __repr__(self):
        return f"MyFY5253(n={self.n}, startingMonth={self.startingMonth}, day={self.day})"

today = pd.to_datetime("2024-04-02")
next_fy_start = today + MyFY5253(1)

print(next_fy_start)

出力:

2025-04-01

自作関数を使用する

独自の会計年度規則を定義したい場合は、自作関数を作成することもできます。

def get_fy5253_start_date(date):
    year = date.year
    month = date.month

    if month <= 3:
        return pd.to_datetime(f"{year-1}-04-01")
    else:
        return pd.to_datetime(f"{year}-04-01")

today = pd.to_datetime("2024-04-02")
next_fy_start = get_fy5253_start_date(today)

print(next_fy_start)

出力:

2024-04-01

特定のライブラリを使用する

Pandas 以外に、会計年度を扱うライブラリもいくつかあります。

これらのライブラリを使用すると、より複雑な会計年度規則を扱うことができます。

Pandas で会計年度を扱う方法はいくつかあります。どの方法を使うかは、要件と複雑さに依存します。