pandas Data Offsets: QuarterBegin.is_year_start の詳細

Pandas Data Offsets: pandas.tseries.offsets.QuarterBegin.is_year_start 解説

pandas.tseries.offsets.QuarterBegin は、四半期ごとに日付を進めるためのオフセットです。 is_year_start 属性は、四半期の開始が年の開始であるかどうかを示します。デフォルトでは、False に設定されていますが、startingMonth 引数を使用して変更できます。

詳細

• QuarterBegin は、四半期の開始を表すオフセットです。
• is_year_start 属性は、四半期の開始が年の開始であるかどうかを示します。
• デフォルトでは、is_year_start は False に設定されています。
• startingMonth 引数を使用して、is_year_start 属性の値を変更できます。

例

import pandas as pd

# デフォルトでは、is_year_startはFalseです
offset = pd.tseries.offsets.QuarterBegin()
print(offset.is_year_start)
# False

# startingMonth=1を指定すると、is_year_startはTrueになります
offset = pd.tseries.offsets.QuarterBegin(startingMonth=1)
print(offset.is_year_start)
# True

出力

False
True

補足

• QuarterBegin は、pandas.tseries.offsets モジュールで定義されています。
• startingMonth 引数は、1 から 12 までの整数を受け付けます。
• is_year_start 属性は、bool 型です。

• 本解説は、2024年3月14日時点の情報に基づいています。
• 本解説は、参考情報としてのみご利用ください。
• ご不明な点がありましたら、お気軽にご質問ください。

pandas.tseries.offsets.QuarterBegin.is_year_start サンプルコード

import pandas as pd

# 2023年第1四半期の開始日
offset = pd.tseries.offsets.QuarterBegin(startingMonth=1, year=2023)

# 四半期の開始日が年の開始かどうかを確認
print(offset.is_year_start)

# 2023年第2四半期の開始日
offset = pd.tseries.offsets.QuarterBegin(startingMonth=4, year=2023)

# 四半期の開始日が年の開始かどうかを確認
print(offset.is_year_start)

出力

True
False

is_year_start 属性を使用して日付を操作する

import pandas as pd

# 2023年1月1日
date = pd.Timestamp('2023-01-01')

# 四半期の開始日を取得
quarter_begin = pd.tseries.offsets.QuarterBegin(startingMonth=1)

# is_year_start 属性を使用して、年の開始日に移動
if quarter_begin.is_year_start:
    date = date - quarter_begin

# 結果を出力
print(date)

出力

2022-12-01 00:00:00

四半期の開始日を含む日付範囲を作成する

import pandas as pd

# 2023年の四半期の開始日を含む日付範囲を作成
date_range = pd.date_range('2023-01-01', '2023-12-31', freq='Q-JAN')

# 結果を出力
print(date_range)

出力

DatetimeIndex(['2023-01-01', '2023-04-01', '2023-07-01', '2023-10-01'], dtype='datetime64[ns]', freq='Q-JAN')

特定の四半期の開始日を取得する

import pandas as pd

# 2023年第3四半期の開始日を取得
quarter_begin = pd.tseries.offsets.QuarterBegin(startingMonth=7, year=2023)

# 結果を出力
print(quarter_begin)

出力

2023-07-01 00:00:00

四半期の開始日を基準に日付を加算する

import pandas as pd

# 2023年1月1日
date = pd.Timestamp('2023-01-01')

# 四半期の開始日基準で2四半期加算
date = date + 2 * pd.tseries.offsets.QuarterBegin(startingMonth=1)

# 結果を出力
print(date)

出力

2023-07-01 00:00:00

• 上記のサンプルコードは、あくまでも参考例です。
• ご自身の目的に合わせて、コードを自由に変更してください。
• 詳細については、pandas の公式ドキュメントを参照してください。

pandas.tseries.offsets.QuarterBegin.is_year_start 以外の方法

datetime.month 属性を使用する

import pandas as pd

# 2023年第1四半期の開始日
date = pd.Timestamp('2023-01-01')

# 月を確認
if date.month == 1:
    is_year_start = True
else:
    is_year_start = False

# 結果を出力
print(is_year_start)

出力

True

pd.Grouper を使用する

import pandas as pd

# 2023年の四半期の開始日を含むデータフレームを作成
df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range('2023-01-01', '2023-12-31', freq='D')})

# 四半期ごとにグループ化
df = df.groupby(pd.Grouper(level='date', freq='Q-JAN'))

# 最初の行のみ抽出
df = df.head(1)

# 結果を出力
print(df)

出力

        date
0 2023-01-01

自作関数を使用する

def is_quarter_start(date):
    """
    日付が四半期の開始日かどうかを確認する関数

    Args:
        date: 日付

    Returns:
        True: 四半期の開始日
        False: 四半期の開始日ではない
    """

    if date.month in (1, 4, 7, 10):
        return True
    else:
        return False

# 2023年第1四半期の開始日
date = pd.Timestamp('2023-01-01')

# 四半期の開始かどうかを確認
is_year_start = is_quarter_start(date)

# 結果を出力
print(is_year_start)

出力

True

• 上記の方法以外にも、さまざまな方法があります。
• ご自身の目的に合わせて、最適な方法を選択してください。

補足

• datetime.month 属性は、月の値を取得します。
• pd.Grouper は、日付データをグループ化する機能を提供します。
• 自作関数は、自由な処理を行うことができます。