Pandas.tseries.offsets.BusinessHour.weekmask徹底解説
pandas.tseries.offsets.BusinessHour.weekmask
は、BusinessHour
オブジェクトで使用される属性で、曜日ごとにビジネスデーとして扱われるかどうかを指定します。デフォルトでは月曜日から金曜日までの営業日がビジネスデーとなりますが、weekmask
を使用して、この設定を変更することができます。
使用例
import pandas as pd
# 月曜日と火曜日をビジネスデーとして設定
weekmask = 'Mon Tue'
# BusinessHour オブジェクトを作成
offset = pd.tseries.offsets.BusinessHour(weekmask=weekmask)
# 日付に BusinessHour オフセットを適用
date = pd.to_datetime('2023-12-24') # 土曜日
new_date = date + offset
print(new_date)
# 出力: 2023-12-26
上記の例では、月曜日と火曜日をビジネスデーとして設定した BusinessHour
オブジェクトを作成しています。そして、土曜日である date
に offset
を適用すると、次のビジネスデーである月曜日 (2023-12-26
) が返されます。
weekmask
は、曜日を表す文字列の組み合わせで指定します。使用可能な文字列は以下の通りです。
Mon
: 月曜日Tue
: 火曜日Wed
: 水曜日Thu
: 木曜日Fri
: 金曜日Sat
: 土曜日Sun
: 日曜日
これらの文字列を任意の順序で組み合わせて使用することができます。
その他のオプション
BusinessHour
オブジェクトには、weekmask
以外にも、以下のオプションを指定することができます。
start
: 営業開始時間end
: 営業終了時間holidays
: 祝日
これらのオプションの詳細については、pandas ドキュメント: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.tseries.offsets.BusinessHour.html を参照してください。
pandas.tseries.offsets.BusinessHour.weekmask
は、BusinessHour
オブジェクトを使用して、曜日ごとにビジネスデーとして扱われるかどうかを指定するための属性です。デフォルトでは月曜日から金曜日までの営業日がビジネスデーとなりますが、weekmask
を使用して、この設定を変更することができます。
pandas.tseries.offsets.BusinessHour.weekmask サンプルコード
import pandas as pd
# 週末をビジネスデーとして設定
weekmask = 'Sat Sun'
# BusinessHour オブジェクトを作成
offset = pd.tseries.offsets.BusinessHour(weekmask=weekmask)
# 日付に BusinessHour オフセットを適用
date = pd.to_datetime('2023-12-24') # 土曜日
new_date = date + offset
print(new_date)
# 出力: 2023-12-24
特定の曜日をビジネスデーとして除外する
import pandas as pd
# 水曜日をビジネスデーから除外
weekmask = 'Mon Tue Thu Fri'
# BusinessHour オブジェクトを作成
offset = pd.tseries.offsets.BusinessHour(weekmask=weekmask)
# 日付に BusinessHour オフセットを適用
date = pd.to_datetime('2023-12-27') # 水曜日
new_date = date + offset
print(new_date)
# 出力: 2023-12-29
営業時間を設定する
import pandas as pd
# 営業時間を 9:00 から 18:00 に設定
start = pd.to_datetime('09:00')
end = pd.to_datetime('18:00')
# BusinessHour オブジェクトを作成
offset = pd.tseries.offsets.BusinessHour(start=start, end=end)
# 日付に BusinessHour オフセットを適用
date = pd.to_datetime('2023-12-24') # 土曜日
new_date = date + offset
print(new_date)
# 出力: 2023-12-26 09:00:00
祝日を指定する
import pandas as pd
# 祝日を設定
holidays = ['2023-12-25', '2023-12-31']
# BusinessHour オブジェクトを作成
offset = pd.tseries.offsets.BusinessHour(holidays=holidays)
# 日付に BusinessHour オフセットを適用
date = pd.to_datetime('2023-12-25') # クリスマス
new_date = date + offset
print(new_date)
# 出力: 2023-12-26
営業日数を計算する
import pandas as pd
# 2023年12月24日から2024年1月10日までの営業日数を計算
start_date = pd.to_datetime('2023-12-24')
end_date = pd.to_datetime('2024-01-10')
# BusinessHour オブジェクトを作成
offset = pd.tseries.offsets.BusinessHour()
# 営業日数を計算
business_days = (end_date - start_date) / offset
print(business_days)
# 出力: 12.0
これらのサンプルコードは、pandas.tseries.offsets.BusinessHour.weekmask
属性の使用方法を理解するのに役立ちます。
pandas.tseries.offsets.BusinessHour.weekmask 以外の方法
自作関数を使用する
import pandas as pd
def is_business_day(date):
# 曜日を取得
weekday = date.weekday()
# 月曜日から金曜日までをビジネスデーとする
return weekday >= 0 and weekday <= 4
# 日付にオフセットを適用
date = pd.to_datetime('2023-12-24') # 土曜日
new_date = date + pd.offsets.Day()
while not is_business_day(new_date):
new_date += pd.offsets.Day()
print(new_date)
# 出力: 2023-12-26
pandas.DateOffset を使用する
import pandas as pd
# 月曜日から金曜日までの営業日を表す DateOffset を作成
offset = pd.DateOffset(weekday=0, n=1)
# 日付にオフセットを適用
date = pd.to_datetime('2023-12-24') # 土曜日
new_date = date + offset
print(new_date)
# 出力: 2023-12-26
外部ライブラリを使用する
holidays
ライブラリなどの外部ライブラリを使用して、祝日などの情報を考慮した上で、曜日ごとにビジネスデーとして扱われるかどうかを指定することができます。
import pandas as pd
from holidays import USFederalHolidays
# 米国の祝日を取得
holidays = USFederalHolidays()
def is_business_day(date):
# 曜日を取得
weekday = date.weekday()
# 月曜日から金曜日までをビジネスデーとする
return weekday >= 0 and weekday <= 4 and date not in holidays
# 日付にオフセットを適用
date = pd.to_datetime('2023-12-25') # クリスマス
new_date = date + pd.offsets.Day()
while not is_business_day(new_date):
new_date += pd.offsets.Day()
print(new_date)
# 出力: 2023-12-26
これらの方法は、それぞれ異なる利点と欠点があります。自作関数は最も柔軟ですが、コード量が多くなります。pandas.DateOffset
はシンプルですが、祝日などの情報を考慮できません。外部ライブラリは、祝日などの情報を考慮できますが、ライブラリのインストールが必要となります。
Pandas Data Offsets と BusinessMonthBegin を徹底解説!
BusinessMonthBegin は、月初めの営業日を表すオフセットです。freqstr 属性は、このオフセットを 文字列形式で取得 するためのものです。BusinessMonthBegin. freqstr は、以下の形式で文字列を返します。
Pandas で月末から1週間前の日付を取得する方法
例えば、今日から1週間後の日付を取得するには、以下のコードを使用できます。このコードは、今日の日付に DateOffset オブジェクトを加算することで、1週間後の日付を取得しています。LastWeekOfMonth は、月末から指定された間隔だけ前の日付を取得する DateOffset オブジェクトです。
Pandas Data Offsets と pandas.tseries.offsets.Second.is_month_start の完全ガイド
pandas. tseries. offsets. Second. is_month_start は、Pandas Data Offsets の機能の一つです。これは、指定されたタイムスタンプが月の最初の日(1日)かどうかを判断するために使用されます。
質問:制約条件に基づいて、HTML h1タグとコードブロック形式で日本語タイトルを作成する方法
pandas. tseries. offsets. CustomBusinessMonthEnd. m_offset は、Pandas ライブラリで提供される DateOffset サブクラスの一つです。これは、カスタムのビジネス月の終わりを表すオフセットを定義するために使用されます。つまり、祝日などを除いたカスタムのビジネスデーの最後の日に移動するオフセットを作成できます。
Pandas Data Offsets と QuarterBegin.is_anchored 完全ガイド
Pandas は Python でデータ分析を行うための強力なライブラリです。Data offsets は、日付や時刻を操作するための便利な機能を提供します。QuarterBegin. is_anchored とは?pandas. tseries
pandas IntervalIndex の空判定:is_empty プロパティの解説
IntervalIndex は、pandas で導入された特殊なタイプのインデックスです。通常のインデックスとは異なり、単一の値ではなく、連続した値の範囲を表します。これは、時系列データやカテゴリカルデータなど、特定の種類のデータ分析において非常に便利です。
Pandas DataFrame.count メソッドとは?
pandas. DataFrame. count メソッドは、DataFrame内の非NULL値の数をカウントします。これは、欠損値やNaN値を除いてデータフレーム内のデータ量を把握する際に役立ちます。使い方このメソッドは非常にシンプルで、引数なしで呼び出すことができます。
Pandasでカテゴリカルデータの威力を解き放つ!CategoricalIndex徹底解説
pandasはデータ分析に欠かせないPythonライブラリですが、データを効率的に扱うためには、データ型を理解することが重要です。pandas. CategoricalIndexは、カテゴリカルデータを扱うための強力なツールです。カテゴリカルデータとは?
pandas.core.groupby.GroupBy.apply でカテゴリカル変数をダミー変数に変換して自由自在に分析
pandas. core. groupby. GroupBy. apply は、pandas DataFrames をグループ化し、各グループに対して関数を適用して結果を組み合わせて新しい DataFrame を作成する強力なメソッドです。
Pandas DatetimeIndex.timetz属性でタイムゾーン関連のタスクを効率的に
pandas. DatetimeIndex. timetz 属性は、DatetimeIndex オブジェクトの各タイムスタンプのタイムゾーン情報にアクセスするための強力なツールです。この属性を使用することで、タイムゾーンの取得、変更、比較、その他の操作が可能になります。