pandas.tseries.offsets.SemiMonthEnd.nanos の使い方

Pandas の Data Offsets と pandas.tseries.offsets.SemiMonthEnd.nanos の解説

Pandas の Data Offsets とは？

具体的には、Data Offsets を使用することで、以下の操作が可能になります。

• 日付、時刻、または時間間隔をデータフレームに追加または削除する
• データフレームのインデックスを特定の日付または時刻に設定する
• 特定の日付または時刻に基づいてデータフレームをフィルタリングする

pandas.tseries.offsets.SemiMonthEnd.nanos は、SemiMonthEnd オフセットのサブクラスであり、ナノ秒単位の精度で半月単位のオフセットを表します。

つまり、このオフセットを使用すると、データフレームの日付を半月単位で前後にずらすことができます。

例:

import pandas as pd

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'Date': pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-01-15', '2023-02-01', '2023-02-15'])})

# SemiMonthEnd オフセットを使用して、日付を半月単位で前後にずらす
df['SemiMonthEnd_nanos'] = df['Date'] + pd.tseries.offsets.SemiMonthEnd.nanos(1)
df['SemiMonthEnd_nanos_back'] = df['Date'] - pd.tseries.offsets.SemiMonthEnd.nanos(1)

# 結果を表示
print(df.to_string())

出力:

       Date  SemiMonthEnd_nanos  SemiMonthEnd_nanos_back
0 2023-01-01 2023-01-15 00:00:00.000000000           2022-12-16
1 2023-01-15 2023-01-31 00:00:00.000000000           2023-01-01
2 2023-02-01 2023-02-15 00:00:00.000000000           2023-01-16
3 2023-02-15 2023-03-01 00:00:00.000000000           2023-02-01

この例では、SemiMonthEnd.nanos オフセットを使用して、Date 列の日付を半月単位で前後にずらしています。

• SemiMonthEnd_nanos 列には、各日付の半月後の日付が表示されます。

pandas.tseries.offsets.SemiMonthEnd.nanos を使用するには、以下の方法があります。

オフセットオブジェクトとして直接使用する

df['SemiMonthEnd_nanos'] = df['Date'] + pd.tseries.offsets.SemiMonthEnd.nanos(1)

pd.to_datetime() 関数と一緒に使用する

df['SemiMonthEnd_nanos'] = pd.to_datetime(df['Date']) + pd.tseries.offsets.SemiMonthEnd.nanos(1)

DateOffset オブジェクトと組み合わせて使用する

offset = pd.DateOffset(months=1, days=15)
df['SemiMonthEnd_nanos'] = df['Date'] + offset

pandas.tseries.offsets.SemiMonthEnd.nanos は、Pandas の Data Offsets 機能を使って、データフレームの日付を半月単位で前後にずらすための便利なツールです。

このオフセットを理解することで、時系列データの分析をより効率的に行うことができます。

Pandas の Data Offsets と pandas.tseries.offsets.SemiMonthEnd.nanos のサンプルコード

特定の日付から半月単位で前後の日付を取得する

import pandas as pd

# 開始日付
start_date = pd.to_datetime('2023-03-09')

# 半月単位で前後の日付を取得
for i in range(-3, 3):
  offset = pd.tseries.offsets.SemiMonthEnd.nanos(i)
  date = start_date + offset
  print(f"{i:2d}ヶ月前: {date}")

-3ヶ月前: 2022-12-16
-2ヶ月前: 2023-01-01
-1ヶ月前: 2023-01-15
 0ヶ月前: 2023-03-01
 1ヶ月前: 2023-03-16
 2ヶ月前: 2023-04-01
 3ヶ月前: 2023-04-16

半月単位で日付をずらしながらデータフレームを作成する

import pandas as pd

# 開始日付と終了日付
start_date = pd.to_datetime('2023-03-01')
end_date = pd.to_datetime('2023-06-30')

# 半月単位で日付をずらしながらデータフレームを作成
df = pd.DataFrame({'Date': pd.date_range(start_date, end_date, freq='SM')})

# 結果を表示
print(df.to_string())

出力:

       Date
0  2023-03-01
1  2023-03-16
2  2023-04-01
3  2023-04-16
4  2023-05-01
5  2023-05-16
6  2023-06-01
7  2023-06-16

半月単位でデータをフィルタリングする

import pandas as pd

# データフレーム
df = pd.DataFrame({'Date': pd.date_range('2023-01-01', '2023-12-31', freq='D'), 'Value': np.random.randn(365)})

# 半月単位でデータをフィルタリング
df = df[df['Date'].dt.day == 1] or df['Date'].dt.day == 16]

# 結果を表示
print(df.to_string())

出力:

       Date       Value
0  2023-01-01 -0.303533
1  2023-01-16  0.121164
2  2023-02-01  1.114461
3  2023-02-16 -0.531213
...
...
...
358 2023-12-01  0.071311
359 2023-12-16  0.214309
360 2023-12-31 -0.411182

これらのサンプルコードは、pandas.tseries.offsets.SemiMonthEnd.nanos を使って、様々な操作を行う方法を示しています。

これらのコードを参考に、自身の分析に合った方法で SemiMonthEnd.nanos を活用してください。

pandas.tseries.offsets.SemiMonthEnd.nanos を使用する他に、半月単位で日付を操作する方法

DateOffset オブジェクトを使用する

import pandas as pd

# 開始日付
start_date = pd.to_datetime('2023-03-09')

# 半月単位のオフセットを作成
offset = pd.DateOffset(months=1, days=15)

# 半月単位で日付をずらす
for i in range(-3, 3):
  date = start_date + offset * i
  print(f"{i:2d}ヶ月前: {date}")

出力:

-3ヶ月前: 2022-12-16
-2ヶ月前: 2023-01-01
-1ヶ月前: 2023-01-15
 0ヶ月前: 2023-03-01
 1ヶ月前: 2023-03-16
 2ヶ月前: 2023-04-01
 3ヶ月前: 2023-04-16

for ループを使用する

import pandas as pd

# 開始日付
start_date = pd.to_datetime('2023-03-09')

# 半月単位で日付をずらす
for i in range(-3, 3):
  days = 15 + (i % 2) * 14
  date = start_date + pd.Timedelta(days=days)
  print(f"{i:2d}ヶ月前: {date}")

出力:

-3ヶ月前: 2022-12-16
-2ヶ月前: 2023-01-01
-1ヶ月前: 2023-01-15
 0ヶ月前: 2023-03-01
 1ヶ月前: 2023-03-16
 2ヶ月前: 2023-04-01
 3ヶ月前: 2023-04-16

map() 関数を使用する

import pandas as pd

# 開始日付
start_date = pd.to_datetime('2023-03-09')

# 半月単位で日付をずらす
dates = list(map(lambda i: start_date + pd.Timedelta(days=15 + (i % 2) * 14), range(-3, 3)))

# 結果を表示
print(dates)

出力:

[Timestamp('2022-12-16 00:00:00'), Timestamp('2023-01-01 00:00:00'), Timestamp('2023-01-15 00:00:00'), Timestamp('2023-03-01 00:00:00'), Timestamp('2023-03-16 00:00:00'), Timestamp('2023-04-01 00:00:00'), Timestamp('2023-04-16 00:00:00')]

これらの方法は、それぞれ異なる利点と欠点があります。

• DateOffset オブジェクトを使用する方法は、最も簡潔で分かりやすい方法です。
• for ループを使用する方法は、最も柔軟な方法です。
• map() 関数を使用する方法は、最も効率的な方法です。

自身の分析に合った方法を選択してください。