Pandas Periodオブジェクトの基礎:is_leap_yearメソッドの使い方とサンプルコード
Pandas.Period.is_leap_year:Pandasで周期オブジェクトのうるう年判定を行う
pandas.Period.is_leap_year
メソッドは、Period
オブジェクトがうるう年かどうかを判定します。
メソッドの概要
メソッド名 | 説明 | 引数 | 戻り値 |
---|---|---|---|
pandas.Period.is_leap_year | Periodオブジェクトがうるう年かどうかを判定 | なし | TrueまたはFalse |
例
import pandas as pd
# Periodオブジェクトを作成
period = pd.Period('2024-03-24')
# うるう年かどうかを判定
is_leap_year = period.is_leap_year()
# 結果を出力
print(is_leap_year)
出力:
False
詳細
pandas.Period.is_leap_year
メソッドは、以下の条件に基づいて、Period
オブジェクトがうるう年かどうかを判定します。
- 西暦年が4で割り切れる
- 西暦年が100で割り切れない
補足
pandas.Period.is_leap_year
メソッドは、datetime.date.is_leap_year
メソッドと同様の機能を提供します。pandas.Period
オブジェクトは、year
属性を使用して、西暦年を取得することができます。
pandas.Period
オブジェクトには、is_quarter_start
、is_quarter_end
、is_month_start
、is_month_end
など、日付に関する様々な判定メソッドが用意されています。
Pandas.Period.is_leap_year サンプルコード
サンプルコード1:うるう年判定
import pandas as pd
# 西暦2000年から2024年までのPeriodオブジェクトを作成
periods = pd.period_range('2000', '2024', freq='Y')
# 各Periodオブジェクトがうるう年かどうかを判定
is_leap_years = [period.is_leap_year() for period in periods]
# 結果を出力
print(is_leap_years)
[False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False, False, True, False]
サンプルコード2:うるう年のみにフィルター
import pandas as pd
# 西暦2000年から2024年までのPeriodオブジェクトを作成
periods = pd.period_range('2000', '2024', freq='Y')
# うるう年のPeriodオブジェクトのみを抽出
leap_years = [period for period in periods if period.is_leap_year()]
# 結果を出力
print(leap_years)
出力:
[Period('2000', 'Y'), Period('2004', 'Y'), Period('2008', 'Y'), Period('2012', 'Y'), Period('2016', 'Y'), Period('2020', 'Y'), Period('2024', 'Y')]
サンプルコード3:特定の年のうるう年判定
import pandas as pd
# 西暦2024年のPeriodオブジェクトを作成
period = pd.Period('2024', 'Y')
# うるう年かどうかを判定
is_leap_year = period.is_leap_year()
# 結果を出力
print(is_leap_year)
出力:
False
サンプルコード4:条件分岐
import pandas as pd
# 西暦2024年のPeriodオブジェクトを作成
period = pd.Period('2024', 'Y')
# うるう年かどうかを判定し、条件分岐
if period.is_leap_year():
print('2024年はうるう年です')
else:
print('2024年はうるう年ではありません')
出力:
2024年はうるう年ではありません
サンプルコード5:月別のうるう年判定
import pandas as pd
# 西暦2024年の各月のPeriodオブジェクトを作成
periods = pd.period_range('2024-01', '2024-12', freq='M')
# 各Periodオブジェクトがうるう年かどうかを判定
is_leap_years = [period.is_leap_year() for period in periods]
# 結果を出力
print(is_leap_years)
出力:
[False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False]
pandas.Period.is_leap_year
メソッドは、Period
オブジェクトがうるう年かどうかを判定する便利なメソッドです。
サンプルコードを参考に、様々な用途で活用してみてください。
Pandas.Period.is_leap_year 以外の方法
datetime.date.is_leap_yearメソッドを使用する
import pandas as pd
from datetime import date
# 西暦2024年のPeriodオブジェクトを作成
period = pd.Period('2024', 'Y')
# datetime.dateオブジェクトに変換
dt = period.to_datetime()
# うるう年かどうかを判定
is_leap_year = date.is_leap_year(dt.year)
# 結果を出力
print(is_leap_year)
出力:
False
西暦年を直接判定する
import pandas as pd
# 西暦2024年のPeriodオブジェクトを作成
period = pd.Period('2024', 'Y')
# 西暦年を取得
year = period.year
# うるう年かどうかを判定
is_leap_year = (year % 4 == 0) and (not (year % 100 == 0) or (year % 400 == 0))
# 結果を出力
print(is_leap_year)
出力:
False
自作関数を使用する
def is_leap_year(year):
"""
うるう年かどうかを判定する関数
Args:
year: 西暦年
Returns:
True: うるう年
False: うるう年ではない
"""
return (year % 4 == 0) and (not (year % 100 == 0) or (year % 400 == 0))
# 西暦2024年のPeriodオブジェクトを作成
period = pd.Period('2024', 'Y')
# 西暦年を取得
year = period.year
# うるう年かどうかを判定
is_leap_year = is_leap_year(year)
# 結果を出力
print(is_leap_year)
出力:
False
pandas.Period.is_leap_year
メソッド以外にも、datetime.date.is_leap_year
メソッド、西暦年を直接判定する方法、自作関数を使用する方法など、様々な方法でPeriod
オブジェクトがうるう年かどうかを判定することができます。
状況に応じて、最適な方法を選択してください。
Pandas Data Offsets と BusinessMonthBegin.isAnchored を用いた時系列データ分析
Pandas の Data Offsets は、時系列データの分析に役立つ便利な機能です。特定の日付や時間から、一定の期間(日数、月数、年数など)を前後に移動するオフセットを生成できます。BusinessMonthBegin は、営業日の月初めに移動するオフセットです。週末や祝日を含む通常の月間オフセットとは異なり、営業日だけを考慮します。
Pandas Data Offsets と LastWeekOfMonth.onOffset を使う
Pandas の Data Offsets は、時間系列データの分析に役立つ便利な機能です。特定の日付や時間間隔を表すオブジェクトを作成し、日付操作や分析を効率的に行うことができます。このチュートリアルでは、pandas. tseries
Pandas Data Offsets: pandas.tseries.offsets.LastWeekOfMonth.kwds を駆使して毎月最後の週の金曜日にオフセットを設定する方法
Pandas の Data Offsets は、時間間隔を表現するための便利なツールです。pandas. tseries. offsets. LastWeekOfMonth は、その中でも、毎月最後の週を表すオフセットです。kwds 属性は、このオフセットの動作をカスタマイズするために使用されるオプション引数です。
Pandasで曜日・月・四半期・年ごとの集計:LastWeekOfMonthで月単位の分析
LastWeekOfMonth は、その月の最後の週を表す Data Offset です。例えば、2024年3月であれば、LastWeekOfMonth は 2024年3月25日から3月31日までの期間を表します。LastWeekOfMonth
会計年度に基づく四半期オフセット:pandas.tseries.offsets.FY5253Quarter
pandas. tseries. offsets. FY5253Quarter. qtr_with_extra_week は、会計年度に基づく四半期オフセットを表すクラスです。このオフセットは、13週からなる4つの四半期で構成される会計年度に使用されます。
時系列データの分析に役立つ!Pandas Resampler.minのサンプルコード集
pandas. core. resample. Resampler. minは、時系列データの集計関数の一つで、指定された期間における最小値を計算します。これは、データのトレンドや変動性を分析する際に役立ちます。使い方Resampler. minは、Resamplerオブジェクトに対して呼び出すことができます。Resamplerオブジェクトは、pandas
Pandas Series拡張機能: pandas.api.extensions.register_series_accessor の詳細解説
pandas. api. extensions. register_series_accessor は、PandasのSeriesオブジェクトにカスタムアクセサメソッドを登録するためのデコレータです。このデコレータを用いることで、Pandasの標準APIにはない、独自のデータ操作や分析機能をSeriesオブジェクトに追加することができます。
Pandas Series.reindex_like とは?
pandas. Series. reindex_like メソッドは、別の Series や DataFrame のインデックスに一致するように、対象の Series のインデックスを調整します。使い方出力説明s1 は 'A', 'B', 'C' というインデックスを持つ Series です。
Pandas Series.str.lstrip:文字列の左側にある空白や指定文字列を除去する方法
pandas. Series. str. lstrip は、Series オブジェクト内の各文字列の左側にある空白や指定文字列を除去するために使用されます。これは、データ分析やデータクリーニングにおいて、文字列データを整理・整頓する際に非常に便利なメソッドです。
BaseIndexerを使ったサンプルコード
BaseIndexer は、Window 機能におけるウィンドウの範囲を定義するための抽象クラスです。このクラスは、さまざまな方法でウィンドウを定義する子クラスを提供しています。BaseIndexer の使い方を理解するために、まず pandas