PandasのData OffsetsとQuarterEnd.rollforward

Pandas の Data Offsets と QuarterEnd.rollforward

このチュートリアルでは、pandas.tseries.offsets.QuarterEnd.rollforward メソッドについて詳しく説明します。このメソッドは、指定された日付から次の四半期末までの期間を計算します。

コード例

import pandas as pd

# 2023年4月1日を基準日とする
基準日 = pd.Timestamp('2023-04-01')

# QuarterEnd オブジェクトを作成
四半期末 = pd.tseries.offsets.QuarterEnd()

# rollforward メソッドを使用して、次の四半期末を取得
次の四半期末 = 四半期末.rollforward(基準日)

print(f"基準日: {基準日}")
print(f"次の四半期末: {次の四半期末}")

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

基準日: 2023-04-01 00:00:00
次の四半期末: 2023-06-30 00:00:00

メソッドの詳細

QuarterEnd.rollforward メソッドは、以下の引数を受け取ります。

• date: 基準となる日付
• n: 四半期の数を指定するオプションの引数 (デフォルトは 1)

n を指定すると、基準日から n 四半期後の四半期末を取得できます。

例

# 2023年4月1日から2四半期後の四半期末を取得
二四半期後 = 四半期末.rollforward(基準日, n=2)

print(f"二四半期後: {二四半期後}")

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

二四半期後: 2023-12-31 00:00:00

pandas.tseries.offsets.QuarterEnd.rollforward メソッドは、四半期末の分析に役立つツールです。このメソッドの使い方を理解することで、タイムシリーズデータの分析を効率化することができます。

補足

• QuarterEnd オブジェクトには、startingMonth 属性があります。この属性は、四半期の開始月を指定します。デフォルトは 1 です。
• QuarterEnd オブジェクトは、is_quarter_end メソッドを使用して、指定された日付が四半期末かどうかを確認することができます。

Pandas の Data Offsets と QuarterEnd.rollforward のサンプルコード

四半期末の取得

import pandas as pd

# 基準日
基準日 = pd.Timestamp('2023-04-01')

# 四半期末オブジェクト
四半期末 = pd.tseries.offsets.QuarterEnd()

# 次の四半期末
次の四半期末 = 四半期末.rollforward(基準日)

print(f"基準日: {基準日}")
print(f"次の四半期末: {次の四半期末}")

複数の四半期後の四半期末

# 2四半期後の四半期末
二四半期後 = 四半期末.rollforward(基準日, n=2)

print(f"二四半期後: {二四半期後}")

四半期の開始月を指定

# 四半期の開始月を7月に設定
四半期末_7月開始 = pd.tseries.offsets.QuarterEnd(startingMonth=7)

# 2023年7月1日からの次の四半期末
七月開始_次の四半期末 = 四半期末_7月開始.rollforward(pd.Timestamp('2023-07-01'))

print(f"七月開始_次の四半期末: {七月開始_次の四半期末}")

四半期末かどうかを確認

# 2023年12月31日が四半期末かどうか確認
四半期末.is_quarter_end(pd.Timestamp('2023-12-31'))

# True

特定の期間の四半期末を取得

# 2023年4月から2023年12月までの四半期末を取得
四半期末_リスト = []

基準日 = pd.Timestamp('2023-04-01')
終了日 = pd.Timestamp('2023-12-31')

while 基準日 <= 終了日:
  四半期末_リスト.append(四半期末.rollforward(基準日))
  基準日 = 四半期末.rollforward(基準日) + pd.Timedelta(days=1)

print(f"四半期末リスト: {四半期末_リスト}")

四半期末を基準とした日付のリストを取得

# 2023年4月から2023年12月までの四半期末を基準とした、各四半期末までの日数をリストで取得
基準日 = pd.Timestamp('2023-04-01')
終了日 = pd.Timestamp('2023-12-31')

四半期末_日数リスト = []

while 基準日 <= 終了日:
  次の四半期末 = 四半期末.rollforward(基準日)
  日数 = (次の四半期末 - 基準日).days
  四半期末_日数リスト.append((基準日, 日数))
  基準日 = 次の四半期末

print(f"四半期末_日数リスト: {四半期末_日数リスト}")

Pandas で四半期末を扱う他の方法

groupby と agg を使用

import pandas as pd

# データフレーム
df = pd.DataFrame({'日付': pd.date_range('2023-01-01', '2023-12-31')})

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

# 各四半期の末日を取得
df_quarter_end = df_quarter.agg({'日付': 'max'})

print(df_quarter_end)

この方法では、groupby と agg を使用して、四半期ごとにグループ化し、各四半期の末日を取得します。

resample と fillna を使用

# 四半期末にリサンプリング
df_resampled = df.resample('Q-END').fillna(method='ffill')

print(df_resampled)

この方法では、resample を使用して四半期末にリサンプリングし、fillna を使用して欠損値を前方向に埋めます。

自作関数を使用

def get_quarter_end(date):
  """
  指定された日付の四半期末を取得

  Args:
    date: 日付

  Returns:
    四半期末
  """
  year = date.year
  quarter = (date.month - 1) // 3 + 1
  month = (quarter - 1) * 3 + 1
  return pd.Timestamp(f'{year}-{month:02d}-01').rollforward('Q-END')

# 2023年4月1日の四半期末を取得
get_quarter_end(pd.Timestamp('2023-04-01'))

# 2023年12月31日の四半期末を取得
get_quarter_end(pd.Timestamp('2023-12-31'))

この方法では、自作関数を使用して、指定された日付の四半期末を取得します。

Pandas で四半期末を扱う方法はいくつかあります。それぞれの方法のメリットとデメリットを理解し、目的に合った方法を選択することが重要です。