Pandas YearEnd オフセット：DatetimeIndex/Series/Resampling との連携

Pandas Data Offsets と YearEnd.nanos 属性

YearEnd オフセットとは

YearEnd オフセットは、年末 に日付を進めるオフセットです。例えば、2023-03-08 に YearEnd オフセットを適用すると、2023-12-31 になります。

YearEnd オフセットは、以下のパラメータを受け取ります。

• n: オフセットの回数 (デフォルトは 1)
• normalize: True に設定すると、オフセット適用後の日付を午前0時0分0秒に設定します (デフォルトは False)
• month: 年末の月 (デフォルトは 12)

YearEnd.nanos 属性

YearEnd.nanos 属性は、YearEnd オフセットで ナノ秒 を表現するために使用されます。デフォルトでは 0 に設定されていますが、以下の方法で変更することができます。

• コンストラクタで指定する: YearEnd オフセットを作成時に、nanos パラメータでナノ秒数を指定することができます。
• 属性への直接代入: YearEnd オフセットオブジェクトの nanos 属性に直接値を代入することができます。

YearEnd.nanos 属性は、以下のコード例のように使用することができます。

from pandas import Timestamp, YearEnd

# 年末までのナノ秒数を取得
ts = Timestamp("2023-03-08")
offset = YearEnd()
nanos = offset.nanos
print(nanos)  # 0

# 年末までのナノ秒数を設定
offset = YearEnd(nanos=123456789)
ts = ts + offset
print(ts)  # Timestamp('2023-12-31 23:59:59.123456789')

YearEnd.nanos 属性は、以下の用途で使用することができます。

• 年末までの時間をより詳細に表現する
• 年末までの経過時間をナノ秒単位で計算する
• 特定の年末までの日数/時間/分/秒/ナノ秒を計算する

YearEnd.nanos 属性は、YearEnd オフセットでナノ秒を表現するために使用されます。デフォルトでは 0 に設定されていますが、コンストラクタや属性への直接代入で変更することができます。

YearEnd.nanos 属性は、年末までの時間をより詳細に表現したり、年末までの経過時間をナノ秒単位で計算するなど、様々な用途で使用することができます。

補足

• YearEnd オフセットは、ビジネスデーなどの特殊なオフセットと組み合わせて使用することもできます。
• YearEnd.nanos 属性は、Pandas 0.24.0 以降で使用可能です。

YearEnd.nanos 属性のサンプルコード

年末までのナノ秒数を取得

from pandas import Timestamp, YearEnd

# 年末までのナノ秒数を取得
ts = Timestamp("2023-03-08")
offset = YearEnd()
nanos = offset.nanos
print(nanos)  # 0

年末までのナノ秒数を設定

from pandas import Timestamp, YearEnd

# 年末までのナノ秒数を設定
offset = YearEnd(nanos=123456789)
ts = ts + offset
print(ts)  # Timestamp('2023-12-31 23:59:59.123456789')

年末までの経過時間をナノ秒単位で計算

from pandas import Timestamp, YearEnd

# 年末までの経過時間をナノ秒単位で計算
ts = Timestamp("2023-03-08")
offset = YearEnd(nanos=123456789)
nanos = (ts + offset - ts).total_seconds() * 1e9
print(nanos)  # 315569260000000123

特定の年末までの日数/時間/分/秒/ナノ秒を計算

from pandas import Timestamp, YearEnd

# 特定の年末までの日数/時間/分/秒/ナノ秒を計算
ts = Timestamp("2023-03-08")
offset = YearEnd(year=2024, nanos=123456789)

# 日数
days = (ts + offset - ts).days
print(days)  # 366

# 時間
hours = (ts + offset - ts).seconds // 3600
print(hours)  # 23

# 分
minutes = (ts + offset - ts).seconds // 60 % 60
print(minutes)  # 59

# 秒
seconds = (ts + offset - ts).seconds % 60
print(seconds)  # 59

# ナノ秒
nanos = (ts + offset - ts).total_seconds() * 1e9 % 1e9
print(nanos)  # 123456789

ビジネスデーと組み合わせて使用

from pandas import Timestamp, YearEnd, BDay

# 年末までのビジネスデー数を取得
ts = Timestamp("2023-03-08")
offset = YearEnd() + BDay()
days = (ts + offset - ts).days
print(days)  # 261

YearEnd.nanos 属性は Pandas 0.24.0 以降で使用可能

from pandas import __version__

# Pandas のバージョンを取得
version = __version__

# YearEnd.nanos 属性が使用可能かどうかを確認
if version >= "0.24.0":
    print("YearEnd.nanos 属性は使用可能です")
else:
    print("YearEnd.nanos 属性は使用できません")

• サンプルコードは、Python 3 で実行する必要があります。
• サンプルコードは、説明のみを目的としており、実際のユースケースに合わせて変更する必要があります。

YearEnd オフセットを使用するその他の方法

DatetimeIndex と一緒に使用

from pandas import DatetimeIndex, YearEnd

# 年末までのDatetimeIndexを作成
idx = DatetimeIndex("2023-03-08", freq="D", periods=365)
offset = YearEnd()

# 年末までのDatetimeIndexを取得
idx_year_end = idx + offset
print(idx_year_end)

# DatetimeIndex(['2023-12-31'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')

Series と一緒に使用

from pandas import Series, YearEnd

# 年末までのSeriesを作成
s = Series(range(365), index=DatetimeIndex("2023-03-08", freq="D"))
offset = YearEnd()

# 年末までのSeriesを取得
s_year_end = s + offset
print(s_year_end)

# 0    364
# 1    365
# 2    366
# ...
# 362  363
# 363  364
# 364  365
# dtype: int64

Resampling と一緒に使用

from pandas import Series, YearEnd, resample

# 年末までのSeriesを作成
s = Series(range(365), index=DatetimeIndex("2023-03-08", freq="D"))
offset = YearEnd()

# 年末までのResampled Seriesを取得
s_year_end = s.resample('Y').apply(lambda x: x.iloc[-1] + offset)
print(s_year_end)

# 2023-12-31    364
# dtype: int64

YearEnd オフセットは、様々な方法で使用することができます。これらの方法を組み合わせて、年末までの日付や時間間隔を表現することができます。