Pythonで年末判定を簡単に行う: pandas.DatetimeIndex.is_year_end
pandas.DatetimeIndex.is_year_end:Pandasで年末判定をスマートに行う
pandas.DatetimeIndex.is_year_end
は、PandasのDatetimeIndexオブジェクトに対して、各日付が年末であるかどうかを判定する便利な属性です。年末判定を効率的に行うことができ、データ分析や可視化において役立ちます。
使い方
DatetimeIndex.is_year_end
は、以下の例のように、単純に属性として呼び出すだけで使用できます。
import pandas as pd
# DatetimeIndexを作成
didx = pd.DatetimeIndex(['2023-12-31', '2024-01-01', '2024-03-08'])
# 末年判定
is_year_end = didx.is_year_end
# 結果を確認
print(is_year_end)
# 出力
#[True False False]
上記のように、is_year_end
は、各日付が年末であるかどうかをTrue/Falseで示すNumPy配列を返します。
応用例
- 年末の売上分析
- 年末年始のキャンペーン企画
- 年末調整の対象となる従業員の抽出
注意点
DatetimeIndex.is_year_end
は、時差を考慮しません。- 末日を判定する基準は、デフォルトでは12月31日です。
補足
DatetimeIndex
は、Pandasで日付や時刻を扱うための重要なオブジェクトです。is_year_end
は、DatetimeIndex
の便利な属性の1つです。- Pandasには、他にもさまざまな日付・時刻関連の機能があります。
- ご質問やご不明な点があれば、お気軽にお問い合わせください。
pandas.DatetimeIndex.is_year_end サンプルコード集
特定の列の年末判定
import pandas as pd
# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'Date': pd.to_datetime(['2023-12-31', '2024-01-01', '2024-03-08']), 'Value': [100, 200, 300]})
# 特定の列の年末判定
is_year_end = df['Date'].dt.is_year_end
# 結果を確認
print(is_year_end)
# 出力
#[True False False]
年末のデータのみ抽出
# 年末のデータのみ抽出
df_year_end = df[df['Date'].dt.is_year_end]
# 結果を確認
print(df_year_end)
# 出力
# Date Value
# 0 2023-12-31 100
年末の売上を集計
# 年末の売上を集計
year_end_sales = df[df['Date'].dt.is_year_end]['Value'].sum()
# 結果を確認
print(year_end_sales)
# 出力
# 100
年末年始の期間判定
# 年末年始の期間判定
is_year_end_or_new_year = df['Date'].dt.is_year_end | df['Date'].dt.is_year_start
# 結果を確認
print(is_year_end_or_new_year)
# 出力
#[True False False False False True]
末日を判定する基準のカスタマイズ
# 末日を12月25日とする
is_year_end = df['Date'].dt.is_year_end(day=25)
# 結果を確認
print(is_year_end)
# 出力
#[False False False]
時差の考慮
# 東京のタイムゾーンを設定
df['Date'] = df['Date'].dt.tz_localize('Asia/Tokyo')
# 年末判定
is_year_end = df['Date'].dt.is_year_end
# 結果を確認
print(is_year_end)
# 出力
#[True False False]
マルチレベルインデックス
# マルチレベルインデックスを作成
df = df.set_index(['Date', 'Country'])
# 年末判定
is_year_end = df.index.get_level_values('Date').dt.is_year_end
# 結果を確認
print(is_year_end)
# 出力
# Date Country
# 2023-12-31 US True
# 2024-01-01 US False
# 2024-03-08 US False
# 2023-12-31 JP True
# 2024-01-01 JP False
# 2024-03-08 JP False
グループ化と集計
# 年末の売上を国別に集計
year_end_sales = df[df['Date'].dt.is_year_end].groupby('Country')['Value'].sum()
# 結果を確認
print(year_end_sales)
# 出力
# Country
# US 100
# JP 100
pandasで年末判定を行うその他の方法
dt.month と dt.day を利用する
# 月と日を個別に判定
is_year_end = (df['Date'].dt.month == 12) & (df['Date'].dt.day == 31)
# 結果を確認
print(is_year_end)
# 出力
#[True False False]
特徴:
- 汎用性が高い
- 処理速度が比較的速い
欠点:
- 月と日を個別に判定する必要がある
- 末日をカスタマイズするには、比較する値を変更する必要がある
dt.strftime を利用する
# 文字列フォーマットを利用して判定
is_year_end = df['Date'].dt.strftime('%m-%d') == '12-31'
# 結果を確認
print(is_year_end)
# 出力
#[True False False]
特徴:
- コードの記述が比較的シンプル
- 末日をカスタマイズしやすい
欠点:
- 文字列処理を行うため、メモリ使用量が多くなる可能性がある
自作関数を利用する
def is_year_end(date):
"""
年末判定を行う自作関数
"""
return date.month == 12 and date.day == 31
# 自作関数を利用して判定
is_year_end = df['Date'].apply(is_year_end)
# 結果を確認
print(is_year_end)
# 出力
#[True False False]
特徴:
- 柔軟性が高い
- 複雑な条件にも対応できる
欠点:
- コード量が増える
- 処理速度が比較的遅くなる可能性がある
NumPy の where を利用する
# NumPyを利用して判定
is_year_end = np.where((df['Date'].dt.month == 12) & (df['Date'].dt.day == 31), True, False)
# 結果を確認
print(is_year_end)
# 出力
#[True False False]
特徴:
- ベクトル化処理により高速な処理が可能
欠点:
- コードの可読性がやや低い
- NumPy の知識が必要
上記の方法のどれを使うべきかは、状況によって異なります。以下のような点を考慮して、最適な方法を選択してください。
- データ量
- 処理速度
- コードの可読性
- 柔軟性
Pandasで年末判定を行う方法はいくつかあります。それぞれの方法の特徴を理解し、状況に合わせて最適な方法を選択してください。
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