BusinessMonthBegin.n の代替方法:DateOffset、自作関数、外部ライブラリ
Pandas データオフセット: BusinessMonthBegin.n
pandas.tseries.offsets.BusinessMonthBegin.n
は、Pandas のデータオフセット機能の一つで、月初めの営業日に移動するためのオブジェクトです。
使い方
BusinessMonthBegin.n
を使用するには、以下の2つの方法があります。
単独で使用する
from pandas.tseries.offsets import BusinessMonthBegin
# 現在の日付から1ヶ月後の月初めの営業日を取得
today = pd.Timestamp('2023-11-14')
next_month_begin = today + BusinessMonthBegin(n=1)
print(next_month_begin)
# 出力: Timestamp('2023-12-01 00:00:00')
DateOffset と組み合わせて使用する
from pandas.tseries.offsets import DateOffset
# 毎月1日の営業日に移動するDateOffsetを作成
offset = DateOffset(months=1, day=1, businessday=True)
# 2023年11月14日からoffsetを適用して、未来の日付を生成
dates = pd.date_range('2023-11-14', periods=12, freq=offset)
print(dates)
# 出力:
# DatetimeIndex(['2023-12-01', '2024-01-02', '2024-02-01', '2024-03-01',
# '2024-04-02', '2024-05-01', '2024-06-03', '2024-07-02',
# '2024-08-01', '2024-09-03', '2024-10-01', '2024-11-01'],
# dtype='datetime64[ns]', freq='<BusinessMonthBegin: 1>')
パラメータ
- n: 移動する月数。デフォルトは1。負の値を指定すると過去へ移動できます。
注意点
- 祝日などの休業日は考慮されません。
- 月末が営業日と重なる場合、
BusinessMonthBegin
は翌月の月初めの営業日ではなく、その月末の営業日になります。
BusinessMonthBegin
と同様に、月末の営業日へ移動するBusinessMonthEnd
オブジェクトも存在します。BusinessMonthBegin
は、BMonthBegin
というエイリアスも持ちます。
Pandas データオフセット: BusinessMonthBegin.n サンプルコード
from pandas.tseries.offsets import BusinessMonthBegin
# 2023年11月14日から3ヶ月前の月初めの営業日を取得
today = pd.Timestamp('2023-11-14')
past_month_begin = today - BusinessMonthBegin(n=3)
print(past_month_begin)
# 出力: Timestamp('2023-08-01 00:00:00')
# 2023年11月14日から6ヶ月後の月初めの営業日を取得
future_month_begin = today + BusinessMonthBegin(n=6)
print(future_month_begin)
# 出力: Timestamp('2024-05-01 00:00:00')
特定の日付範囲の月初めの営業日のみ抽出
from pandas.tseries.offsets import BusinessMonthBegin
# 2023年11月から2024年4月までの月初めの営業日のみ抽出
dates = pd.date_range('2023-11-01', '2024-04-30', freq=BusinessMonthBegin())
print(dates)
# 出力:
# DatetimeIndex(['2023-11-01', '2023-12-01', '2024-01-02', '2024-02-01',
# '2024-03-01', '2024-04-02'],
# dtype='datetime64[ns]', freq='<BusinessMonthBegin: 1>')
特定の日付範囲の月初めの営業日に値を割り当てる
from pandas.tseries.offsets import BusinessMonthBegin
# 2023年11月から2024年4月までの月初めの営業日に売上データを割り当てる
dates = pd.date_range('2023-11-01', '2024-04-30', freq=BusinessMonthBegin())
sales_data = [100, 120, 150, 180, 210, 240]
# Seriesを作成
series = pd.Series(sales_data, index=dates)
print(series)
# 出力:
# 2023-11-01 100
# 2023-12-01 120
# 2024-01-02 150
# 2024-02-01 180
# 2024-03-01 210
# 2024-04-02 240
# Freq: <BusinessMonthBegin: 1>
祝日を含む場合の挙動
from pandas.tseries.offsets import BusinessMonthBegin
# 2023年12月25日(月)は祝日のため、翌営業日である12月26日(火)が月初めの営業日になる
today = pd.Timestamp('2023-12-25')
next_month_begin = today + BusinessMonthBegin(n=1)
print(next_month_begin)
# 出力: Timestamp('2024-01-02 00:00:00')
月末が営業日と重なる場合の挙動
from pandas.tseries.offsets import BusinessMonthBegin
# 2023年11月30日は木曜日で営業日だが、12月1日(金)も営業日のため、`BusinessMonthBegin`は12月1日ではなく12月2日(月)になる
today = pd.Timestamp('2023-11-30')
next_month_begin = today + BusinessMonthBegin(n=1)
print(next_month_begin)
# 出力: Timestamp('2023-12-02 00:00:00')
BusinessMonthBegin と BusinessMonthEnd の比較
Pandas データオフセット: BusinessMonthBegin.n の代替方法
from pandas.tseries.offsets import DateOffset
# 毎月1日の営業日に移動するDateOffsetを作成
offset = DateOffset(months=1, day=1, businessday=True)
# 2023年11月14日からoffsetを適用して、未来の日付を生成
dates = pd.date_range('2023-11-14', periods=12, freq=offset)
print(dates)
# 出力:
# DatetimeIndex(['2023-12-01', '2024-01-02', '2024-02-01', '2024-03-01',
# '2024-04-02', '2024-05-01', '2024-06-03', '2024-07-02',
# '2024-08-01', '2024-09-03', '2024-10-01', '2024-11-01'],
# dtype='datetime64[ns]', freq='<BusinessMonthBegin: 1>')
自作関数を使用する
from pandas.tseries.offsets import Day
def business_month_begin(date, n=1):
"""
指定された日付からnヶ月後の月初めの営業日を取得する関数
Args:
date: 基準となる日付
n: 移動する月数
Returns:
月初めの営業日
"""
# 月末を取得
month_end = date + MonthEnd(n=n)
# 月末が営業日かどうか確認
if month_end.is_businessday:
return month_end
# 月末が営業日ではない場合は、翌営業日まで進める
return month_end + Day(1)
# 2023年11月14日から3ヶ月後の月初めの営業日を取得
today = pd.Timestamp('2023-11-14')
next_month_begin = business_month_begin(today, n=3)
print(next_month_begin)
# 出力: Timestamp('2024-02-01 00:00:00')
各方法の比較
方法 | メリット | デメリット |
---|---|---|
BusinessMonthBegin.n | シンプルで分かりやすい | 月末が営業日と重なる場合の挙動が分かりにくい |
DateOffset | より柔軟な設定が可能 | コードが複雑になる |
自作関数 | 細かい制御が可能 | コード量が増える |
外部ライブラリ | 汎用性の高い関数を利用できる | ライブラリの導入が必要 |
pandas.tseries.offsets.BusinessMonthBegin.n
は、月初めの営業日に移動するための便利な機能です。しかし、月末が営業日と重なる場合の挙動など、いくつかの注意点があります。
上記で紹介した代替方法も参考にして、状況に合わせて適切な方法を選択してください。
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