Pandas で年の初めをカスタマイズ: YearBegin.base とその他的方法

Pandas Data Offsets と YearBegin.base の詳細解説

データオフセットとは

YearBegin.base とは

YearBegin は、年の初めにオフセットを適用する特殊なオフセットです。YearBegin.base は、このオフセットの基準となる日付を表します。デフォルトでは、YearBegin.base は 1月1日 に設定されています。

YearBegin.base を変更することで、年の初めの定義を変更することができます。例えば、会計年度が 4 月 1 日から始まる場合、YearBegin.base を 4月1日 に設定することができます。

from pandas.tseries.offsets import YearBegin

# 会計年度の開始日を 4 月 1 日に設定
year_begin = YearBegin(base=4, month=1)

# 2023 年 3 月 15 日に YearBegin オフセットを適用
date = pd.to_datetime("2023-03-15")

# 結果は 2023 年 4 月 1 日
new_date = date + year_begin

print(new_date)

YearBegin.base は、以下の用途にも使用できます。

• 特定の四半期または半期の開始日を定義する
• 祝日などの特別な日を基準としたオフセットを作成する
• 季節性の分析を行う

YearBegin.base に関する注意事項

• YearBegin.base は、month 属性と組み合わせて使用することができます。
• YearBegin.base を変更すると、YearBegin オフセットの動作が変わることに注意してください。

pandas.tseries.offsets.YearBegin.base は、年の初めの定義を変更するための便利な属性です。YearBegin.base を理解することで、日付や時刻の分析をより柔軟に行うことができます。

YearBegin.base を使用した様々なサンプルコード

四半期オフセットの作成

from pandas.tseries.offsets import YearBegin

# 四半期の開始日を 1 月 1 日、4 月 1 日、7 月 1 日、10 月 1 日に設定
quarter_begin = YearBegin(base=1, month=1)
quarter_begin2 = YearBegin(base=4, month=1)
quarter_begin3 = YearBegin(base=7, month=1)
quarter_begin4 = YearBegin(base=10, month=1)

# 2023 年 8 月 15 日に各オフセットを適用
date = pd.to_datetime("2023-08-15")

# 結果:
# quarter_begin: 2023-01-01
# quarter_begin2: 2023-04-01
# quarter_begin3: 2023-07-01
# quarter_begin4: 2023-10-01
print(date + quarter_begin)
print(date + quarter_begin2)
print(date + quarter_begin3)
print(date + quarter_begin4)

半期オフセットの作成

from pandas.tseries.offsets import YearBegin

# 半期の開始日を 1 月 1 日と 7 月 1 日に設定
halfyear_begin = YearBegin(base=1, month=1)
halfyear_begin2 = YearBegin(base=7, month=1)

# 2023 年 8 月 15 日に各オフセットを適用
date = pd.to_datetime("2023-08-15")

# 結果:
# halfyear_begin: 2023-01-01
# halfyear_begin2: 2023-07-01
print(date + halfyear_begin)
print(date + halfyear_begin2)

祝日オフセットの作成

from pandas.tseries.offsets import YearBegin, CustomBusinessDay

# 日本の祝日を含むオフセットを作成
holiday_offset = YearBegin(base=1, month=1) + CustomBusinessDay(holidays=["2023-01-01", "2023-01-09"])

# 2023 年 1 月 10 日にオフセットを適用
date = pd.to_datetime("2023-01-10")

# 結果: 2023-01-11 (祝日のため翌営業日)
print(date + holiday_offset)

季節性分析

from pandas.tseries.offsets import YearBegin

# 年の初めの定義を 4 月 1 日に変更
year_begin = YearBegin(base=4, month=1)

# データを読み込み、季節性を分析
df = pd.read_csv("data.csv", index_col="Date")
df["Year"] = df.index.year
df["Season"] = (df.index.month - year_begin.month) % 12

# 季節ごとの売上を比較
print(df.groupby("Season").mean())

• YearBegin.base を使用して、特定のビジネスサイクルの開始日を定義することができます。
• YearBegin.base を使用して、会計年度の分析を行うことができます。

注意事項

• 特定の要件に合わせて、YearBegin.base と他のオフセットを組み合わせて使用することができます。

YearBegin.base 以外で年の初めの定義を変更する方法

DateOffset を使用する方法

pandas.tseries.offsets モジュールの DateOffset クラスを使用して、年の初めのオフセットを定義することができます。

from pandas.tseries.offsets import DateOffset

# 年の初めのオフセットを 3 ヶ月後に設定
year_begin_offset = DateOffset(months=3)

# 2023 年 3 月 15 日にオフセットを適用
date = pd.to_datetime("2023-03-15")

# 結果: 2023 年 6 月 15 日
new_date = date + year_begin_offset

print(new_date)

to_datetime 関数の origin 引数を使用する方法

pandas.to_datetime 関数の origin 引数を使用して、年の初めの定義を変更することができます。

from pandas.tseries.offsets import YearBegin

# 年の初めの定義を 4 月 1 日に変更
year_begin = YearBegin(base=4, month=1)

# 2023-03-15 を 4 月 1 日から始まる年の表記に変換
date = pd.to_datetime("2023-03-15", origin=year_begin)

# 結果: 2022-11-15
print(date)

自作の関数を使用する方法

上記の方法以外にも、自作の関数を使用して、年の初めの定義を変更することができます。

def my_year_begin(date):
  """
  年の初めの定義を 4 月 1 日に変更する関数

  Args:
    date: 日付

  Returns:
    年の初めの定義を変更した日付
  """
  year = date.year
  month = date.month

  if month < 4:
    year -= 1

  return pd.to_datetime("{}-04-01".format(year))

# 2023 年 3 月 15 日に自作関数を適用
date = pd.to_datetime("2023-03-15")

# 結果: 2022-04-01
new_date = my_year_begin(date)

print(new_date)

YearBegin.base 以外にも、DateOffset クラス、to_datetime 関数の origin 引数、自作の関数など、様々な方法で年の初めの定義を変更することができます。

注意事項

• 上記の方法は、Pandas のバージョンによって動作が異なる場合があります。
• 自作の関数を使用する場合は、パフォーマンスやテストに注意する必要があります。

• 特定のビジネスサイクルの開始日を定義する場合は、YearBegin.base 以外の方法を使用する方が適切な場合があります。
• 会計年度の分析を行う場合は、pandas.tseries.offsets.FiscalYearBegin クラスを使用することができます。