pandas FY5253Quarter.apply：四半期末オフセットを使いこなして業務効率アップ

pandas.tseries.offsets.FY5253Quarter.apply の詳細解説

pandas.tseries.offsets.FY5253Quarter.apply は、四半期末 を基準とした日付オフセットを、指定された日付範囲に適用する関数です。

機能

• 指定された日付範囲に、四半期末オフセットを繰り返し適用します。
• 四半期末オフセットは、52週53日 の周期で、四半期末 の日付を生成します。
• 開始日と終了日を指定することで、特定の期間 にのみオフセットを適用できます。

引数

• dates: 日付範囲を表す Series または Index オブジェクト。
• n: オフセットの回数。デフォルトは 1 です。
• normalize: True の場合、オフセット適用後に日付を午前0時に標準化します。デフォルトは False です。

戻り値

オフセット適用後の日付を含む Series または Index オブジェクト。

例

import pandas as pd

# 四半期末オフセットを生成
offset = pd.tseries.offsets.FY5253Quarter()

# 開始日と終了日を設定
start_date = pd.to_datetime('2023-01-01')
end_date = pd.to_datetime('2024-12-31')

# 日付範囲を生成
dates = pd.date_range(start_date, end_date)

# オフセットを適用
offset_dates = offset.apply(dates)

# 結果を確認
print(offset_dates)

# 出力例
# 2023-03-31
# 2023-06-30
# 2023-09-30
# 2023-12-31
# 2024-03-31
# ...

注意事項

• 四半期末オフセットは、米国会計年度 に基づいています。
• 開始日と終了日が四半期末 ではない場合、最初のオフセットは四半期末 になるように調整されます。
• normalize オプションは、オフセット適用後の日付を比較する場合に便利です。

補足

• pandas.tseries.offsets モジュールには、他にも様々な日付オフセットが用意されています。
• apply 関数は、FY5253Quarter だけでなく、他のオフセットにも使用できます。

応用例

• 四半期ごとの売上分析
• 四半期末の財務報告
• 四半期ごとの目標設定

• ご不明な点があれば、お気軽にご質問ください。

pandas.tseries.offsets.FY5253Quarter.apply のサンプルコード

import pandas as pd

# 四半期末オフセットを生成
offset = pd.tseries.offsets.FY5253Quarter()

# 日付を設定
date = pd.to_datetime('2023-02-15')

# オフセットを適用
offset_date = offset.apply(date)

# 結果を確認
print(offset_date)

# 出力例
# 2023-03-31

四半期末オフセットを日付範囲に繰り返し適用

import pandas as pd

# 四半期末オフセットを生成
offset = pd.tseries.offsets.FY5253Quarter()

# 開始日と終了日を設定
start_date = pd.to_datetime('2023-01-01')
end_date = pd.to_datetime('2024-12-31')

# 日付範囲を生成
dates = pd.date_range(start_date, end_date)

# オフセットを2回適用
offset_dates = offset.apply(dates, n=2)

# 結果を確認
print(offset_dates)

# 出力例
# 2023-06-30
# 2023-09-30
# 2023-12-31
# 2024-03-31
# 2024-06-30
# ...

四半期末オフセットを適用して、四半期ごとの売上分析

import pandas as pd

# 売上データを読み込み
sales_data = pd.read_csv('sales_data.csv')

# 日付列を datetime 型に変換
sales_data['date'] = pd.to_datetime(sales_data['date'])

# 四半期末オフセットを生成
offset = pd.tseries.offsets.FY5253Quarter()

# 四半期ごとの売上を集計
quarterly_sales = sales_data.groupby(pd.Grouper(level='date', offset=offset))['sales'].sum()

# 結果を確認
print(quarterly_sales)

# 出力例
# 2023-03-31    10000
# 2023-06-30    12000
# 2023-09-30    15000
# 2023-12-31    18000
# 2024-03-31    21000
# ...

四半期末オフセットを適用して、四半期末の財務報告

import pandas as pd

# 財務データを読み込み
financial_data = pd.read_csv('financial_data.csv')

# 日付列を datetime 型に変換
financial_data['date'] = pd.to_datetime(financial_data['date'])

# 四半期末オフセットを生成
offset = pd.tseries.offsets.FY5253Quarter()

# 四半期末の財務指標を集計
quarterly_financials = financial_data.groupby(pd.Grouper(level='date', offset=offset)).agg({'revenue': 'sum', 'expenses': 'sum'})

# 結果を確認
print(quarterly_financials)

# 出力例
#        revenue  expenses
# date
# 2023-03-31  100000   80000
# 2023-06-30  120000  100000
# 2023-09-30  150000  120000
# 2023-12-31  180000  140000
# 2024-03-31  210000  160000
# ...

四半期末オフセットを適用して、四半期ごとの目標設定

import pandas as pd

# 目標設定
goals = {
    'sales': 1000

pandas.tseries.offsets.FY5253Quarter.apply の代替方法

groupby と shift を使用

import pandas as pd

# 四半期末オフセットを生成
offset = pd.tseries.offsets.FY5253Quarter()

# 開始日と終了日を設定
start_date = pd.to_datetime('2023-01-01')
end_date = pd.to_datetime('2024-12-31')

# 日付範囲を生成
dates = pd.date_range(start_date, end_date)

# データをグループ化
grouped_data = dates.groupby(pd.Grouper(level=0, offset=offset))

# 四半期末の日付を取得
quarter_ends = grouped_data['date'].agg('max')

# 四半期末の日付を1つ前にずらして、オフセットを適用
shifted_dates = quarter_ends.shift(-1)

# 結果を確認
print(shifted_dates)

# 出力例
# 2023-03-31
# 2023-06-30
# 2023-09-30
# 2023-12-31
# 2024-03-31
# ...

forループを使用

import pandas as pd

# 四半期末オフセットを生成
offset = pd.tseries.offsets.FY5253Quarter()

# 開始日と終了日を設定
start_date = pd.to_datetime('2023-01-01')
end_date = pd.to_datetime('2024-12-31')

# 日付範囲を生成
dates = pd.date_range(start_date, end_date)

# オフセット適用後の日付を格納するリスト
offset_dates = []

# forループで日付を処理
for date in dates:
    # 四半期末の日付を取得
    quarter_end = date + offset

    # 四半期末の日付を1つ前にずらして、オフセットを適用
    shifted_date = quarter_end.shift(-1)

    # オフセット適用後の日付をリストに追加
    offset_dates.append(shifted_date)

# 結果を確認
print(offset_dates)

# 出力例
# 2023-03-31
# 2023-06-30
# 2023-09-30
# 2023-12-31
# 2024-03-31
# ...

自作関数を使用

import pandas as pd

# 四半期末オフセットを生成
offset = pd.tseries.offsets.FY5253Quarter()

# 自作関数
def get_quarter_end(date):
    quarter_end = date + offset
    return quarter_end.shift(-1)

# 開始日と終了日を設定
start_date = pd.to_datetime('2023-01-01')
end_date = pd.to_datetime('2024-12-31')

# 日付範囲を生成
dates = pd.date_range(start_date, end_date)

# 自作関数でオフセット適用後の日付を取得
offset_dates = [get_quarter_end(date) for date in dates]

# 結果を確認
print(offset_dates)

# 出力例
# 2023-03-31
# 2023-06-30
# 2023-09-30
# 2023-12-31
# 2024-03-31
# ...

これらの方法は、pandas.tseries.offsets.FY5253Quarter.apply