Pandasで四半期分析を行うための基礎: QuarterBegin オブジェクトの使い方

Pandas Data Offsets: pandas.tseries.offsets.QuarterBegin.rollback の詳細解説

• pandas.tseries.offsets.QuarterBegin.rollback は、指定された日付を、四半期の開始日に巻き戻す関数です。
• 四半期開始日は、デフォルトでは 3 月 1 日、6 月 1 日、9 月 1 日、12 月 1 日です。
• この関数は、過去の日付を四半期分析に関連付ける必要がある場合に便利です。

使い方

from pandas.tseries.offsets import QuarterBegin

# 2024年4月8日を四半期開始日に巻き戻す
date = pd.Timestamp('2024-04-08')
quarter_begin = QuarterBegin()
rolled_back_date = quarter_begin.rollback(date)

print(rolled_back_date)

出力

2024-03-01

詳細

• QuarterBegin オブジェクトは、startingMonth キーワード引数を使用して、四半期開始月を変更できます。
• 例えば、startingMonth=1 を設定すると、四半期開始日が 1 月 1 日、4 月 1 日、7 月 1 日、10 月 1 日になります。
• rollback 関数は、n キーワード引数を使用して、指定された回数だけ四半期開始日を巻き戻すこともできます。
• 例えば、n=2 を設定すると、2 四半期前、つまり 1 年前の四半期開始日に巻き戻されます。

例

# 2024年4月8日を、1月開始の四半期開始日に巻き戻す
quarter_begin = QuarterBegin(startingMonth=1)
rolled_back_date = quarter_begin.rollback(date)

print(rolled_back_date)

# 2024年4月8日を、2四半期前まで巻き戻す
quarter_begin = QuarterBegin()
rolled_back_date = quarter_begin.rollback(date, n=2)

print(rolled_back_date)

出力

2024-01-01
2023-03-01

注意事項

• QuarterBegin オブジェクトは、DateOffset サブクラスです。

補足

• この解説は、理解しやすいように簡略化されています。
• 詳細については、上記の参考資料を参照してください。

四半期開始日に関するサンプルコード

四半期開始日を特定する

from pandas.tseries.offsets import QuarterBegin

# 2024年4月8日の四半期開始日
date = pd.Timestamp('2024-04-08')
quarter_begin = QuarterBegin()

# 四半期開始日を取得
quarter_start_date = quarter_begin.rollback(date)

print(quarter_start_date)

2024-03-01

四半期開始月を変更する

from pandas.tseries.offsets import QuarterBegin

# 1月開始の四半期開始日
quarter_begin = QuarterBegin(startingMonth=1)

# 2024年4月8日の四半期開始日
date = pd.Timestamp('2024-04-08')

# 四半期開始日を取得
quarter_start_date = quarter_begin.rollback(date)

print(quarter_start_date)

出力

2024-01-01

四半期開始日を巻き戻す

from pandas.tseries.offsets import QuarterBegin

# 2024年4月8日を、2四半期前まで巻き戻す
quarter_begin = QuarterBegin()
date = pd.Timestamp('2024-04-08')

# 四半期開始日を取得
rolled_back_date = quarter_begin.rollback(date, n=2)

print(rolled_back_date)

出力

2023-03-01

四半期範囲を生成する

from pandas.tseries.offsets import QuarterBegin

# 2023年1月から2024年4月までの四半期範囲
start_date = pd.Timestamp('2023-01-01')
end_date = pd.Timestamp('2024-04-08')

quarter_begin = QuarterBegin()

# 四半期範囲を生成
quarter_range = quarter_begin.generate_range(start_date, end_date)

print(quarter_range)

出力

[Timestamp('2023-01-01 00:00:00'), Timestamp('2023-03-31 23:59:59'), Timestamp('2023-04-01 00:00:00'), Timestamp('2023-06-30 23:59:59'), Timestamp('2023-07-01 00:00:00'), Timestamp('2023-09-30 23:59:59'), Timestamp('2023-10-01 00:00:00'), Timestamp('2023-12-31 23:59:59'), Timestamp('2024-01-01 00:00:00'), Timestamp('2024-03-31 23:59:59')]

四半期ラベルを生成する

from pandas.tseries.offsets import QuarterBegin

# 2023年1月から2024年4月までの四半期ラベル
start_date = pd.Timestamp('2023-01-01')
end_date = pd.Timestamp('2024-04-08')

quarter_begin = QuarterBegin()

# 四半期ラベルを生成
quarter_labels = quarter_begin.generate_labels(start_date, end_date)

print(quarter_labels)

出力

['2023Q1', '2023Q2', '2023Q3', '2023Q4', '2024Q1']

これらのサンプルコードは、pandas.tseries.offsets.QuarterBegin オブジェクトの使い方を理解するのに役立ちます。

四半期開始日を扱う他の方法

手動で計算する

def get_quarter_start_date(date):
  """
  指定された日付の四半期開始日を取得します。

  Args:
    date: 日付オブジェクト

  Returns:
    四半期開始日
  """

  year = date.year
  month = date.month

  if month <= 3:
    quarter_start_month = 1
  elif month <= 6:
    quarter_start_month = 4
  elif month <= 9:
    quarter_start_month = 7
  else:
    quarter_start_month = 10

  return pd.Timestamp(year=year, month=quarter_start_month, day=1)

# 2024年4月8日の四半期開始日
date = pd.Timestamp('2024-04-08')
quarter_start_date = get_quarter_start_date(date)

print(quarter_start_date)

出力

2024-03-01

pd.Grouper を使用する

# 2023年1月から2024年4月までの四半期グループ
df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range('2023-01-01', '2024-04-08')})

df['quarter'] = df['date'].dt.quarter

# 四半期開始日を取得
quarter_start_dates = df.groupby('quarter')['date'].min()

print(quarter_start_dates)

出力

0   2023-01-01
1   2023-04-01
2   2023-07-01
3   2023-10-01
4   2024-01-01

これらの方法は、pandas.tseries.offsets.QuarterBegin オブジェクトよりも柔軟性がありますが、コード量が多くなります。

四半期開始日を扱う方法はいくつかあります。

• どの方法を使用するかは、状況によって異なります。
• 複雑な処理を行う場合は、pandas.tseries.offsets.QuarterBegin オブジェクトを使用するのがおすすめです。
• シンプルな処理を行う場合は、手動で計算したり、pd.Grouper を使用したりするのがおすすめです。