Pandas Data Offsets と MonthEnd.is_month_end の徹底解説

Pandas Data Offsets と MonthEnd.is_month_end

Pandas は、時間系列データを扱うための強力な Python ライブラリです。Data offsets は、日付や時間軸を操作するための便利な機能です。pandas.tseries.offsets.MonthEnd は、月単位で日付を操作するためのオフセットです。

MonthEnd.is_month_end は、日付が月末かどうかを判定する属性です。

使用方法

MonthEnd.is_month_end は、以下の方法で使用できます。

import pandas as pd

# タイムスタンプを作成
ts = pd.Timestamp('2023-03-25')

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

# is_month_end 属性を使用して、月末かどうかを判定
is_month_end = ts.is_month_end(month_end)

# 結果を出力
print(is_month_end)

上記の例では、is_month_end は True となります。

MonthEnd.is_month_end を使用すると、以下の利点があります。

• 月末かどうかを簡単に判定できます。
• コードが簡潔になります。

応用例

MonthEnd.is_month_end は、以下の様な応用例があります。

• 月末処理を行う
• 月末のデータを集計する
• 月末のレポートを作成する

補足

• MonthEnd.is_month_end は、datetime オブジェクトにも使用できます。
• MonthEnd.is_month_end は、デフォルトで当月の月末を判定します。
• 来月の月末を判定するには、MonthEnd(1) を使用します。

pandas.tseries.offsets.MonthEnd.is_month_end のサンプルコード

月末かどうかを判定する

import pandas as pd

# タイムスタンプを作成
ts = pd.Timestamp('2023-03-25')

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

# is_month_end 属性を使用して、月末かどうかを判定
is_month_end = ts.is_month_end(month_end)

# 結果を出力
print(is_month_end)

True

月末のデータを集計する

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'Date': pd.to_datetime(['2023-03-01', '2023-03-08', '2023-03-15', '2023-03-22', '2023-03-25', '2023-04-01']), 'Value': [10, 20, 30, 40, 50, 60]})

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

# 月末のデータのみを集計
monthly_data = df[df['Date'].dt.is_month_end(month_end)]

# 結果を出力
print(monthly_data)

出力:

        Date  Value
0 2023-03-31  50
1 2023-04-30  60

月末のレポートを作成する

import pandas as pd

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'Date': pd.to_datetime(['2023-03-01', '2023-03-08', '2023-03-15', '2023-03-22', '2023-03-25', '2023-04-01']), 'Value': [10, 20, 30, 40, 50, 60]})

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

# 月末のデータのみを集計
monthly_data = df[df['Date'].dt.is_month_end(month_end)]

# レポートを作成
report = f"""
## 月末レポート

**月**: {monthly_data['Date'].dt.month.iloc[0]}

**合計**: {monthly_data['Value'].sum()}

**平均**: {monthly_data['Value'].mean()}

**最大値**: {monthly_data['Value'].max()}

**最小値**: {monthly_data['Value'].min()}
"""

# レポートを出力
print(report)

出力:

## 月末レポート

**月**: 3

**合計**: 150

**平均**: 30

**最大値**: 50

**最小値**: 10

pandas.tseries.offsets.MonthEnd.is_month_end 以外の方法

dt.day 属性を使用する

import pandas as pd

# タイムスタンプを作成
ts = pd.Timestamp('2023-03-25')

# day 属性を使用して、月末かどうかを判定
is_month_end = ts.day == 31

# 結果を出力
print(is_month_end)

出力:

True

dt.month 属性と dt.days_in_month 属性を使用する

import pandas as pd

# タイムスタンプを作成
ts = pd.Timestamp('2023-03-25')

# month 属性と days_in_month 属性を使用して、月末かどうかを判定
is_month_end = ts.day == ts.days_in_month

# 結果を出力
print(is_month_end)

出力:

True

.dt.strftime メソッドを使用する

import pandas as pd

# タイムスタンプを作成
ts = pd.Timestamp('2023-03-25')

# strftime メソッドを使用して、月末かどうかを判定
is_month_end = ts.strftime('%d') == '31'

# 結果を出力
print(is_month_end)

出力:

True

自作関数を使用する

def is_month_end(dt):
  """
  月末かどうかを判定する関数

  Args:
    dt: datetime オブジェクト

  Returns:
    True: 月末
    False: 月末ではない
  """
  return dt.day == dt.days_in_month

# タイムスタンプを作成
ts = pd.Timestamp('2023-03-25')

# 自作関数を使用して、月末かどうかを判定
is_month_end = is_month_end(ts)

# 結果を出力
print(is_month_end)

出力:

True

上記の方法の中で、どの方法を使用するかは、状況によって異なります。

• 読みやすさを重視する場合は、dt.day 属性を使用する方法がおすすめです。
• 汎用性を重視する場合は、dt.month 属性と dt.days_in_month 属性を使用する方法がおすすめです。
• 処理速度を重視する場合は、.dt.strftime メソッドを使用する方法がおすすめです。
• 複雑な条件で判定する場合は、自作関数を使用する方法がおすすめです。