Pandas Timestamp.is_quarter_start に関する参考資料
Pandasの「Pandas arrays」における「pandas.Timestamp.is_quarter_start」解説
pandas.Timestamp.is_quarter_start
は、pandas
ライブラリの Timestamp
オブジェクトに対して、それが四半期の開始を表すかどうかを判断するメソッドです。
機能
このメソッドは、以下の条件に基づいて、四半期の開始を表すかどうかを判定します。
- 月が1、4、7、10のいずれかであること
- 日が1であること
使用例
以下のコードは、pandas.Timestamp.is_quarter_start
メソッドの使用例です。
import pandas as pd
# Timestamp オブジェクトを作成
ts = pd.Timestamp("2023-01-01")
# 四半期の開始かどうかを確認
is_quarter_start = ts.is_quarter_start()
# 結果を出力
print(is_quarter_start) # True
補足
pandas.Timestamp.is_quarter_start
メソッドは、四半期の開始を表すかどうかを判定するだけでなく、四半期の開始を表すTimestamp
オブジェクトを作成するためにも使用できます。- 四半期の開始を表す
Timestamp
オブジェクトを作成するには、pandas.Timestamp
オブジェクトのコンストラクタにquarter
キーワード引数を使用して、四半期番号を指定します。
# 2023年第2四半期の開始を表す Timestamp オブジェクトを作成
ts = pd.Timestamp("2023", quarter=2)
# 結果を出力
print(ts) # 2023-04-01
Pandas Timestamp.is_quarter_start サンプルコード
四半期の開始判定
import pandas as pd
# 2023年1月1日: 四半期の開始
ts1 = pd.Timestamp("2023-01-01")
print(ts1.is_quarter_start()) # True
# 2023年3月15日: 四半期の中間
ts2 = pd.Timestamp("2023-03-15")
print(ts2.is_quarter_start()) # False
# 2023年10月1日: 四半期の開始
ts3 = pd.Timestamp("2023-10-01")
print(ts3.is_quarter_start()) # True
四半期の開始を表す Timestamp オブジェクトの作成
import pandas as pd
# 2023年第2四半期の開始を表す Timestamp オブジェクト
ts1 = pd.Timestamp("2023", quarter=2)
print(ts1) # 2023-04-01
# 2024年第3四半期の開始を表す Timestamp オブジェクト
ts2 = pd.Timestamp(year=2024, quarter=3)
print(ts2) # 2024-07-01
四半期情報の取得
import pandas as pd
# Timestamp オブジェクトから四半期番号を取得
ts = pd.Timestamp("2023-08-15")
quarter = ts.quarter
print(quarter) # 3
# Timestamp オブジェクトから四半期開始を表す Timestamp オブジェクトを取得
ts_start = ts.floor("Q")
print(ts_start) # 2023-08-01
四半期ごとのデータ処理
import pandas as pd
# データフレーム
df = pd.DataFrame({"Date": pd.to_datetime(["2023-01-01", "2023-03-15", "2023-04-01", "2023-06-30", "2023-07-01", "2023-09-15"]), "Value": [10, 20, 30, 40, 50, 60]})
# 四半期ごとに売上を集計
df_quarter = df.groupby(pd.Grouper(level="Date", freq="Q"))["Value"].sum()
# 結果を出力
print(df_quarter)
# Date Value
# 2023-01-01 60
# 2023-04-01 70
# 2023-07-01 110
pandas.Grouper
オブジェクトを使用して、四半期ごとにデータをグループ化できます。.dt.quarter
プロパティを使用して、Timestamp
オブジェクトから四半期番号を取得できます。.floor("Q")
メソッドを使用して、Timestamp
オブジェクトから四半期開始を表すTimestamp
オブジェクトを取得できます。
Pandas Timestamp.is_quarter_start 以外の方法
月と日の比較
import pandas as pd
def is_quarter_start(ts):
"""
四半期の開始かどうかを判定する関数
Args:
ts: Timestamp オブジェクト
Returns:
True: 四半期の開始
False: 四半期の開始ではない
"""
return ts.month in (1, 4, 7, 10) and ts.day == 1
# 例
ts = pd.Timestamp("2023-04-01")
is_quarter_start = is_quarter_start(ts)
print(is_quarter_start) # True
四半期番号の比較
import pandas as pd
def is_quarter_start(ts):
"""
四半期の開始かどうかを判定する関数
Args:
ts: Timestamp オブジェクト
Returns:
True: 四半期の開始
False: 四半期の開始ではない
"""
quarter = ts.quarter
return quarter % 3 == 1
# 例
ts = pd.Timestamp("2023-07-15")
is_quarter_start = is_quarter_start(ts)
print(is_quarter_start) # True
.dt.is_quarter_start プロパティ
import pandas as pd
# Timestamp オブジェクト
ts = pd.Timestamp("2023-10-01")
# 四半期の開始かどうかを確認
is_quarter_start = ts.dt.is_quarter_start
# 結果を出力
print(is_quarter_start) # True
上記以外にも、さまざまな方法で四半期の開始かどうかを判定することができます。
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