Pandas DatetimeIndex.is_month_start 完全ガイド
Pandas の Index Objects と pandas.DatetimeIndex.is_month_start
pandas.DatetimeIndex.is_month_start
は、DatetimeIndex
の各日付がその月の最初の日かどうかを示すブーリアン値の配列を返す属性です。
例
import pandas as pd
# DatetimeIndexを作成
dates = pd.date_range('2023-01-01', '2023-12-31')
df = pd.DataFrame({'data': range(len(dates))}, index=dates)
# is_month_start属性を確認
is_month_start = df.index.is_month_start
# 結果を出力
print(is_month_start)
# 出力
# [ True False False True False False ... False False False True]
出力の説明
True
は、その日付がその月の最初の日であることを示します。False
は、その日付がその月の最初の日ではないことを示します。
応用例
- 月ごとの売上を集計する
- 月の初めと終わりを特定する
- 特定の月の最初の日を含むデータのみを抽出する
補足
pandas.DatetimeIndex.is_month_start
は、Series
オブジェクトにも使用できます。is_month_start
属性は、dt
アクセッサーを使用して取得できます。
pandas.DatetimeIndex
には、is_quarter_start
、is_year_start
など、他にも多くの便利な属性があります。
Pandas の DatetimeIndex.is_month_start サンプルコード
月ごとの売上を集計する
import pandas as pd
# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({
'date': pd.date_range('2023-01-01', '2023-12-31'),
'sales': [100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800, 900, 1000, 1100, 1200]
})
# 月ごとの売上を計算
monthly_sales = df.groupby(df['date'].dt.month)['sales'].sum()
# 結果を出力
print(monthly_sales)
# 出力
# 1 100
# 2 200
# 3 300
# ...
# 11 1100
# 12 1200
月の初めと終わりを特定する
import pandas as pd
# DatetimeIndexを作成
dates = pd.date_range('2023-01-01', '2023-12-31')
# 月の初めと終わりを取得
month_starts = dates[dates.is_month_start]
month_ends = dates[dates.is_month_start] - pd.Timedelta(days=1)
# 結果を出力
print(month_starts)
print(month_ends)
# 出力
# [2023-01-01 00:00:00, 2023-02-01 00:00:00, 2023-03-01 00:00:00, ...
# 2023-10-01 00:00:00, 2023-11-01 00:00:00, 2023-12-01 00:00:00]
# [2023-01-31 23:59:59, 2023-02-28 23:59:59, 2023-03-31 23:59:59, ...
# 2023-09-30 23:59:59, 2023-10-31 23:59:59, 2023-11-30 23:59:59]
特定の月の最初の日を含むデータのみを抽出する
import pandas as pd
# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({
'date': pd.date_range('2023-01-01', '2023-12-31'),
'data': range(len(dates))
})
# 2023年3月を含むデータのみを抽出
df = df[df['date'].dt.month == 3]
# 結果を出力
print(df)
# 出力
# date data
# 63 2023-03-01 63
# 64 2023-03-02 64
# ...
# 90 2023-03-29 90
# 91 2023-03-30 91
- 上記のサンプルコードは、基本的な使い方を示しています。
- 実際のニーズに合わせてコードを修正して使用してください。
- Pandas ドキュメント: dt.is_month_start: [https://pandas.
Pandas の DatetimeIndex.is_month_start の代替方法
month 属性と比較
import pandas as pd
# DatetimeIndexを作成
dates = pd.date_range('2023-01-01', '2023-12-31')
# 月の初めを取得
month_starts = dates[dates.dt.month != dates.dt.shift(1).dt.month]
# 結果を出力
print(month_starts)
# 出力
# [2023-01-01 00:00:00, 2023-02-01 00:00:00, 2023-03-01 00:00:00, ...
# 2023-10-01 00:00:00, 2023-11-01 00:00:00, 2023-12-01 00:00:00]
groupby と head
import pandas as pd
# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({
'date': pd.date_range('2023-01-01', '2023-12-31'),
'data': range(len(dates))
})
# 月の初めを取得
month_starts = df.groupby('date').head(1)
# 結果を出力
print(month_starts)
# 出力
# date data
# 0 2023-01-01 0
# 1 2023-02-01 1
# ...
# 11 2023-12-01 331
.dt.strftime と str.startswith
import pandas as pd
# DatetimeIndexを作成
dates = pd.date_range('2023-01-01', '2023-12-31')
# 月の初めを取得
month_starts = dates[dates.dt.strftime('%m-%d')
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