Pandas Data offsetsとCustomBusinessMonthBeginの威力
PandasのData offsetsとCustomBusinessMonthBegin.is_year_start
CustomBusinessMonthBegin.is_year_startは、その月が年の初めかどうかを判定する属性です。つまり、1月の月初めの営業日であればTrue、それ以外の月であればFalseを返します。
例
from pandas.tseries.offsets import CustomBusinessMonthBegin
# 2024年1月1日の月初めの営業日
offset = CustomBusinessMonthBegin(n=1)
# 2024年1月1日は年の初めなのでTrue
print(offset.is_year_start) # True
# 2024年2月1日の月初めの営業日
offset = CustomBusinessMonthBegin(n=1, month=2)
# 2024年2月1日は年の初めではないのでFalse
print(offset.is_year_start) # False
用途
CustomBusinessMonthBegin.is_year_startは、年度初めを表す日付を取得したり、年度ごとのデータ分析を行う際に役立ちます。
例:年度初めの営業日を取得する
from pandas.tseries.offsets import CustomBusinessMonthBegin
# 2024年1月1日の月初めの営業日を取得
offset = CustomBusinessMonthBegin(n=1)
# 2024年の年度初めを取得
start_date = pd.Timestamp('2024-01-01') - offset
print(start_date) # Timestamp('2023-12-31')
- CustomBusinessMonthBegin.is_year_startは、その月が年の初めかどうかを判定する属性です。
- 1月1日の月初めの営業日であればTrue、それ以外の月であればFalseを返します。
- 年度初めを表す日付を取得したり、年度ごとのデータ分析を行う際に役立ちます。
補足
- CustomBusinessMonthBeginは、祝日などを考慮して月初めの営業日を計算することができます。
PandasのData offsetsとCustomBusinessMonthBeginを使ったサンプルコード
from pandas.tseries.offsets import CustomBusinessMonthBegin
# 2024年1月1日の月初めの営業日を取得
offset = CustomBusinessMonthBegin(n=1)
# 2024年の年度初めを取得
start_date = pd.Timestamp('2024-01-01') - offset
print(start_date) # Timestamp('2023-12-31')
年度ごとの売上を計算する
import pandas as pd
# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({
'日付': pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-02-01', '2023-03-01', '2024-01-01', '2024-02-01']),
'売上': [100, 200, 300, 400, 500]
})
# 年度ごとの売上を計算
monthly_sales = df.groupby(pd.Grouper(level='日付', freq='CustomBusinessMonthBegin'))['売上'].sum()
print(monthly_sales)
# 日付 売上
# 0 2023-01-01 300
# 1 2024-01-01 400
年度ごとに売上を比較する
import matplotlib.pyplot as plt
# 年度ごとの売上を計算
monthly_sales = df.groupby(pd.Grouper(level='日付', freq='CustomBusinessMonthBegin'))['売上'].sum()
# 折れ線グラフを描画
monthly_sales.plot()
plt.xlabel('年度')
plt.ylabel('売上')
plt.show()
祝日を含む場合
from pandas.tseries.offsets import CustomBusinessMonthBegin
# 祝日リスト
holidays = pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-05-03', '2024-01-01'])
# 祝日を含む月初めの営業日を取得
offset = CustomBusinessMonthBegin(n=1, holidays=holidays)
# 2024年の年度初めを取得
start_date = pd.Timestamp('2024-01-01') - offset
print(start_date) # Timestamp('2023-12-30')
月末の営業日を取得する
from pandas.tseries.offsets import CustomBusinessMonthEnd
# 2024年1月31日の月末の営業日を取得
offset = CustomBusinessMonthEnd(n=1)
# 2024年1月の月末を取得
end_date = pd.Timestamp('2024-01-31') + offset
print(end_date) # Timestamp('2024-01-31')
週の初めを取得する
from pandas.tseries.offsets import Week
# 2024年1月8日の週の初めを取得
offset = Week(n=1)
# 2024年1月8日の週の初めを取得
start_date = pd.Timestamp('2024-01-08') - offset
print(start_date) # Timestamp('2024-01-01')
曜日を取得する
from pandas.tseries.offsets import Day
# 2024年1月8日の曜日を取得
offset = Day(n=1)
# 2024年1月8日の曜日を取得
day = pd.Timestamp('2024-01-08').weekday()
print(day) # 1 (月曜日)
これらのサンプルコードは、PandasのData offsetsとCustomBusinessMonthBeginの使い方を理解する
Pandasで月初めの営業日を取得するその他の方法
import pandas as pd
# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({
'日付': pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-02-01', '2023-03-01', '2024-01-01', '2024-02-01']),
'売上': [100, 200, 300, 400, 500]
})
# 月初めの営業日を取得
monthly_start_dates = df.groupby(pd.Grouper(level='日付', freq='M'))['日付'].head(1)
print(monthly_start_dates)
# 日付
# 0 2023-01-01
# 1 2024-01-01
applyとis_business_dayを使う
from pandas.tseries.offsets import is_business_day
# 月初めの営業日を取得
monthly_start_dates = []
for month in df['日付'].dt.month.unique():
start_date = pd.to_datetime('2023-{}-01'.format(month))
while not is_business_day(start_date):
start_date += pd.Timedelta(days=1)
monthly_start_dates.append(start_date)
print(monthly_start_dates)
# [Timestamp('2023-01-01'), Timestamp('2024-01-01')]
外部ライブラリを使う
import pandas as pd
from pandas_market_calendars import MarketCalendar
# 市場カレンダーを作成
calendar = MarketCalendar(holidays=['2023-01-01', '2023-05-03', '2024-01-01'])
# 月初めの営業日を取得
monthly_start_dates = []
for month in df['日付'].dt.month.unique():
start_date = pd.to_datetime('2023-{}-01'.format(month))
while not calendar.is_business_day(start_date):
start_date += pd.Timedelta(days=1)
monthly_start_dates.append(start_date)
print(monthly_start_dates)
# [Timestamp('2023-01-01'), Timestamp('2024-01-01')]
これらの方法は、それぞれ異なるメリットとデメリットがあります。
groupbyとheadを使う方法
- メリット:シンプルで分かりやすい
- デメリット:祝日などを考慮していない
applyとis_business_dayを使う方法
- メリット:祝日などを考慮できる
- デメリット:
groupby
とhead
を使う方法よりも複雑
外部ライブラリを使う方法
- デメリット:外部ライブラリのインストールが必要
ご自身の目的に合った方法を選択してください。
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