Pandasで四半期分析をマスターしよう！ QuarterEnd.is_quarter_endの使い方を徹底解説

Pandas Data Offsets と QuarterEnd.is_quarter_end

Pandas は Python でデータ分析を行うためのライブラリです。Data Offsets は、日付や時間軸データを操作するための便利な機能です。pandas.tseries.offsets.QuarterEnd.is_quarter_end は、特定の日付が四半期の終わりかどうかを判断するための関数です。

Data Offsets は、日付や時間軸データに一定の期間を加減するためのオブジェクトです。例えば、pd.offsets.Day(1) は日付に 1 日加算し、pd.offsets.Month(1) は日付に 1 ヶ月加算します。

QuarterEnd.is_quarter_end は、特定の日付が四半期の終わりかどうかを判断する関数です。この関数は、以下の条件に基づいて判定を行います。

• 月が 3 月、6 月、9 月、または 12 月であること
• 日付が月末であること

例

以下の例では、QuarterEnd.is_quarter_end 関数を使用して、いくつかの日付が四半期の終わりかどうかを判定しています。

import pandas as pd

# 日付のリスト
dates = ['2023-03-31', '2023-04-01', '2023-06-30', '2023-07-01', '2023-09-30', '2023-10-01']

# 各日付が四半期の終わりかどうかを判定
for date in dates:
  is_quarter_end = pd.tseries.offsets.QuarterEnd.is_quarter_end(date)
  print(f"{date} は四半期の終わりですか？ {is_quarter_end}")

出力

2023-03-31 は四半期の終わりですか？ True
2023-04-01 は四半期の終わりですか？ False
2023-06-30 は四半期の終わりですか？ True
2023-07-01 は四半期の終わりですか？ False
2023-09-30 は四半期の終わりですか？ True
2023-10-01 は四半期の終わりですか？ False

pandas.tseries.offsets.QuarterEnd.is_quarter_end は、四半期分析を行う際に役立つ関数です。この関数を使いこなすことで、四半期ごとの売上推移や顧客動向などを分析することができます。

QuarterEnd.is_quarter_end 関数のサンプルコード

import pandas as pd

# 四半期の終わりを取得
quarter_end = pd.tseries.offsets.QuarterEnd()

# 現在の日付を取得
today = pd.Timestamp.today()

# 四半期の終わりを計算
next_quarter_end = today + quarter_end

# 結果を出力
print(f"次の四半期の終わりは: {next_quarter_end}")

四半期の終わりかどうかを判定する

import pandas as pd

# 日付のリスト
dates = ['2023-03-31', '2023-04-01', '2023-06-30', '2023-07-01', '2023-09-30', '2023-10-01']

# 各日付が四半期の終わりかどうかを判定
for date in dates:
  is_quarter_end = pd.tseries.offsets.QuarterEnd.is_quarter_end(date)
  print(f"{date} は四半期の終わりですか？ {is_quarter_end}")

四半期ごとの売上推移を分析する

import pandas as pd

# 販売データを読み込む
df = pd.read_csv('sales_data.csv')

# 四半期ごとに売上を集計
df = df.groupby(pd.Grouper(level='date', freq='Q'))['sales'].sum()

# 結果を出力
print(df)

四半期ごとの顧客動向を分析する

import pandas as pd

# 顧客データを読み込む
df = pd.read_csv('customer_data.csv')

# 四半期ごとに顧客数を集計
df = df.groupby(pd.Grouper(level='date', freq='Q'))['customer_id'].nunique()

# 結果を出力
print(df)

• 特定の日付から四半期の終わりまでの日数を取得する
• 四半期の開始日を取得する
• 四半期リストを作成する

これらのサンプルコードは、QuarterEnd.is_quarter_end 関数の使い方を理解するのに役立ちます。

四半期の終わりを判定する他の方法

月と日をチェックする

四半期の終わりは、3 月、6 月、9 月、12 月の月末です。以下のコードは、月と日をチェックすることで、四半期の終わりかどうかを判定します。

def is_quarter_end(date):
  month = date.month
  day = date.day
  return month in [3, 6, 9, 12] and day == 31

# 例
date = pd.Timestamp('2023-09-30')
is_quarter_end = is_quarter_end(date)
print(f"{date} は四半期の終わりですか？ {is_quarter_end}")

datetime モジュールの quarter 属性は、日付の四半期番号を取得します。以下のコードは、quarter 属性を使って、四半期の終わりかどうかを判定します。

from datetime import datetime

def is_quarter_end(date):
  quarter = date.quarter
  return quarter in [1, 4, 7, 10] and date.day == 31

# 例
date = datetime.strptime('2023-09-30', '%Y-%m-%d')
is_quarter_end = is_quarter_end(date)
print(f"{date} は四半期の終わりですか？ {is_quarter_end}")

pandas の Grouper オブジェクトを使って、四半期ごとにデータをグループ化し、グループの最後の行かどうかをチェックすることで、四半期の終わりかどうかを判定することができます。

import pandas as pd

# 販売データを読み込む
df = pd.read_csv('sales_data.csv')

# 四半期ごとに売上を集計
df = df.groupby(pd.Grouper(level='date', freq='Q'))['sales'].sum()

# 四半期の終わりかどうかを判定
df['is_quarter_end'] = df.groupby(level='date').transform(lambda x: x.index[-1] == x.index)

# 結果を出力
print(df)

これらの方法は、それぞれ異なる利点と欠点があります。どの方法を使うかは、状況によって異なります。