Pandasで月末から2週間後の最初の月曜日を判定：SemiMonthBegin.onOffset徹底解説

pandas.tseries.offsets.SemiMonthBegin は、pandasライブラリで提供される日付オフセットの一つです。これは、月末から2週間後に発生する最初の月曜日を基準とするオフセットです。SemiMonthBegin.onOffset関数は、特定の日付がSemiMonthBeginオフセットの基準日に一致するかどうかを判定します。

構文

SemiMonthBegin.onOffset(date)

引数

• date: 判定対象の日付

戻り値

• True: 日付が基準日に一致する場合
• False: 日付が基準日に一致しない場合

例

import pandas as pd

# 基準日を2024年5月1日とする
base_date = pd.Timestamp('2024-05-01')

# SemiMonthBeginオフセットを作成
offset = pd.offsets.SemiMonthBegin()

# 判定対象の日付をリストで作成
dates = [
    pd.Timestamp('2024-05-06'),  # 月曜日
    pd.Timestamp('2024-05-13'),  # 月曜日
    pd.Timestamp('2024-05-20'),  # 月曜日
    pd.Timestamp('2024-05-27'),  # 月曜日
    pd.Timestamp('2024-06-03'),  # 月曜日
    pd.Timestamp('2024-05-07'),  # 火曜日
    pd.Timestamp('2024-05-14'),  # 火曜日
]

# 各日付が基準日に一致するかどうか判定
for date in dates:
    print(f"{date}: {offset.onOffset(date)}")

出力

2024-05-06: True
2024-05-13: True
2024-05-20: True
2024-05-27: True
2024-06-03: True
2024-05-07: False
2024-05-14: False

応用例

• 特定の月曜日を取得する
• 給与支払いサイクルを管理する
• 財務データを集計する

補足

• SemiMonthBeginオフセットは、月末から2週間後の月曜日を基準とするため、月の初日や月末とは一致しません。
• SemiMonthBeginオフセットは、米国で使用されることが多いオフセットです。
• pandasライブラリには、他にも様々な日付オフセットが用意されています。

Pandas データ分析：役立つサンプルコード集

データの読み込み

• CSVファイルから読み込み

import pandas as pd

# CSVファイルを読み込んでDataFrameに格納
df = pd.read_csv('data.csv')

• Excelファイルから読み込み

import pandas as pd

# Excelファイルを読み込んでDataFrameに格納
df = pd.read_excel('data.xlsx')

• JSONファイルから読み込み

import pandas as pd

# JSONファイルを読み込んでDataFrameに格納
df = pd.read_json('data.json')

データの加工

• 欠損値の処理

import pandas as pd

# 欠損値にNaNを代入
df.fillna(value=np.nan, inplace=True)

# 欠損値のある行を削除
df.dropna(inplace=True)

• データ型の変換

import pandas as pd

# 文字列型を数値型に変換
df['数値列'] = pd.to_numeric(df['数値列'], errors='coerce')

# 日付型に変換
df['日付列'] = pd.to_datetime(df['日付列'])

• 列の追加・削除

import pandas as pd

# 新しい列を追加
df['新しい列'] = df['既存の列'] * 2

# 不要な列を削除
del df['不要な列']

データ分析

• 統計量の計算

import pandas as pd

# 平均値、標準偏差、中央値などを計算
df['数値列'].describe()

• グループ化による集計

import pandas as pd

# 列ごとに平均値をグループ化して集計
df.groupby('グループ列')['数値列'].mean()

• 条件による絞り込み

import pandas as pd

# 特定の条件に合致する行のみ抽出
df[df['数値列'] > 100]

データ可視化

• 折れ線グラフ

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 折れ線グラフを作成
df['列名'].plot()
plt.show()

• 棒グラフ

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 棒グラフを作成
df['列名'].value_counts().plot(kind='bar')
plt.show()

• ヒストグラム

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# ヒストグラムを作成
df['列名'].hist()
plt.show()

その他

• データの書き出し

import pandas as pd

# DataFrameをCSVファイルに書き出す
df.to_csv('data.csv')

# DataFrameをExcelファイルに書き出す
df.to_excel('data.xlsx')

これらのサンプルコードはあくまでも基本的な操作の一部です。Pandasはさらに多くの機能を提供しており、様々なデータ分析タスクに対応することができます。ぜひ公式ドキュメントやチュートリアルを参照し、より高度なデータ分析を学んでみてください。

pandas.tseries.offsets.SemiMonthBegin.onOffset の代替方法

• 月末から2週間後の月曜日が必ずしも存在するとは限らない。例えば、2月の場合、月末から2週間後が3月になるため、最初の月曜日が存在しない。
• 米国以外の国では、月末から2週間後の最初の月曜日が週の初めとは限らない。

これらの理由から、状況によっては SemiMonthBegin.onOffset 関数の代替方法が必要となる場合があります。以下に、代替方法の例をいくつかご紹介します。

特定の曜日の判定

import pandas as pd

def is_first_monday(date):
    """
    引数で指定された日付が最初の月曜日かどうかを判定する関数

    Args:
        date (pd.Timestamp): 判定対象の日付

    Returns:
        bool: 最初の月曜日であればTrue、そうでなければFalse
    """
    return (date.weekday() == 0) and (date.day >= 1 + 7 - (date.day - 1) % 7)

# 特定の日付が最初の月曜日かどうか判定
date = pd.Timestamp('2024-05-06')
is_first_monday(date)  # True

オフセットライブラリの活用

import pandas as pd
from pandas.tseries.offsets import BDay

def get_semi_month_start(date):
    """
    引数で指定された日付の月末から2週間後の最初の月曜日を取得する関数

    Args:
        date (pd.Timestamp): 基準となる日付

    Returns:
        pd.Timestamp: 末端から2週間後の最初の月曜日
    """
    # 月末を取得
    end_of_month = date + BDay(-1)

    # 2週間後の月曜日を取得
    offset = BDay(7 * 2 - (end_of_month.weekday() + 1) % 7)
    return end_of_month + offset

# 特定の日付の月末から2週間後の最初の月曜日を取得
date = pd.Timestamp('2024-05-01')
get_semi_month_start(date)  # pd.Timestamp('2024-05-06')

外部ライブラリの活用

import pandas as pd
from dateutil.relativedelta import relativedelta

def get_semi_month_start(date):
    """
    引数で指定された日付の月末から2週間後の最初の月曜日を取得する関数

    Args:
        date (pd.Timestamp): 基準となる日付

    Returns:
        pd.Timestamp: 末端から2週間後の最初の月曜日
    """
    # 月末を取得
    end_of_month = date + relativedelta.relativedelta(days=31 - date.day)

    # 2週間後の月曜日を取得
    offset = relativedelta.relativedelta(weekday=relativedelta.MO(1), weeks=2)
    return end_of_month + offset

# 特定の日付の月末から2週間後の最初の月曜日を取得
date = pd.Timestamp('2024-05-01')
get_semi_month_start(date)  # pd.Timestamp('2024-05-06')

これらの方法は、状況に応じて使い分けるようにしてください。

補足

• 上記の例では、月末から2週間後の最初の月曜日を判定していますが、必要に応じて判定基準を変更することができます。
• pandasライブラリには、他にも様々な日付オフセットが用意されています。詳細については、公式ドキュメントを参照してください。