Pandas Data Offsets でカスタムビジネス月の末日を扱う:詳細解説とサンプルコード
Pandas の Data Offsets における pandas.tseries.offsets.CustomBusinessMonthEnd.offset の詳細解説
pandas.tseries.offsets.CustomBusinessMonthEnd
は、Pandas の Data Offsets ライブラリで提供されるクラスであり、カスタムビジネス月の末日 を基準とした日付オフセットを定義します。このオフセットは、指定された月数だけ、平日のみ を進めることができます。
概要
- 用途: 特定のカスタムビジネス月の末日を基準とした日付操作
- 利点: 祝日などを考慮した柔軟な日付オフセット設定が可能
- 主な機能:
- 指定された月数だけ、平日のみ移動
- 祝日を除外したカスタムビジネス月の末日を使用
- 月末日が休日だった場合、翌営業日へ自動的に移動
構文
from pandas.tseries.offsets import CustomBusinessMonthEnd
offset = CustomBusinessMonthEnd(n=1, weekmask='Mon Tue Wed Thu Fri', holidays=[pd.Timestamp('2023-12-25')])
n
: 移動する月数(デフォルトは1)weekmask
: 曜日マスク。有効な平日の曜日の文字列を指定します(例:'Mon Tue Wed Thu Fri')holidays
: 除外する祝日のリスト。pd.Timestamp
オブジェクトで指定します
使い方
import pandas as pd
# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range('2023-01-01', '2024-01-01')})
# CustomBusinessMonthEnd オフセットの作成
offset = CustomBusinessMonthEnd(n=2, weekmask='Mon Tue Wed Thu Fri', holidays=[pd.Timestamp('2023-12-25')])
# オフセットを適用して新しい列を作成
df['next_business_month_end'] = df['date'] + offset
# 結果の確認
print(df)
出力例
date next_business_month_end
0 2023-01-01 2023-02-28
1 2023-01-02 2023-03-28
2 2023-01-03 2023-04-28
3 2023-01-04 2023-05-31
4 2023-01-05 2023-06-30
...
補足
normalize
パラメータを使用すると、結果を前月の末日へ丸められます。start
パラメータを使用すると、オフセットの開始時点を指定できます。
- 上記以外にも、様々な Data Offsets クラスが用意されています。
- 特定のニーズに合ったオフセットを選択することで、柔軟な日付操作が可能になります。
Pandas Data Offsets のサンプルコード集
Pandas Data Offsets は、さまざまな日付操作を可能にする強力なツールです。ここでは、様々な Data Offsets クラスを用いたサンプルコードを紹介します。
Day-based Offsets
pd.DateOffset(days=1)
: 1 日進めますpd.BDay(n=2)
: 2 営業日進めますpd.offsets.Week(n=-1)
: 1 週前へ移動します
import pandas as pd
# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range('2023-01-01', '2024-01-01')})
# 1 日進める
df['next_day'] = df['date'] + pd.DateOffset(days=1)
# 2 営業日進める
df['next_business_day'] = df['date'] + pd.BDay(n=2)
# 1 週前へ移動
df['previous_week'] = df['date'] - pd.offsets.Week(n=-1)
# 結果の確認
print(df)
Month-based Offsets
pd.DateOffset(months=3)
: 3 ヶ月進めますpd.offsets.MonthEnd(n=2)
: 2 ヶ月後の月末へ移動しますpd.offsets.BMonthEnd(n=-1)
: 前月の末日へ移動します
import pandas as pd
# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range('2023-01-01', '2024-01-01')})
# 3 ヶ月進める
df['three_months_later'] = df['date'] + pd.DateOffset(months=3)
# 2 ヶ月後の月末へ移動
df['two_months_end'] = df['date'] + pd.offsets.MonthEnd(n=2)
# 前月の末日へ移動
df['previous_month_end'] = df['date'] + pd.offsets.BMonthEnd(n=-1)
# 結果の確認
print(df)
Year-based Offsets
pd.offsets.YearEnd(n=1)
: 来年の年末へ移動します
import pandas as pd
# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range('2023-01-01', '2024-01-01')})
# 2 年進める
df['two_years_later'] = df['date'] + pd.DateOffset(years=2)
# 来年の年末へ移動
df['next_year_end'] = df['date'] + pd.offsets.YearEnd(n=1)
# 2 年前の年末へ移動
df['two_years_before_end'] = df['date'] + pd.offsets.BYearEnd(n=-2)
# 結果の確認
print(df)
Relative Offsets
pd.offsets.RelativeDateOffset(weekday=3, n=-1)
: 前回の金曜日へ移動しますpd.offsets.RelativeMonthEnd(n=1, which='SU')
: 次の末日(日曜日)へ移動しますpd.offsets.Easter(n=2)
: イースターから 2 日後の日付を取得します
import pandas as pd
# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range('2023-01-01', '2024-01-01')})
# 前回の金曜日へ移動
df['last_friday'] = df['date'] + pd.offsets.RelativeDateOffset(weekday=3, n=-1)
# 次の末日(日曜日)へ移動
df['next_month_end_sunday'] = df['date'] + pd.offsets.RelativeMonthEnd(n=1, which='SU')
# イースターから 2 日後の日付を取得
df['two_days_after_easter'] = df['date'] + pd.offsets.Easter(n=2)
# 結果の確認
print(df)
Pandas Data Offsets を活用したその他の方法
Pandas Data Offsets は、日付操作以外にも様々な用途で活用できます。ここでは、いくつかの例をご紹介します。
特定の曜日を取得
- 特定の曜日のみを含む新しいデータフレームを作成できます。
import pandas as pd
# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range('2023-01-01', '2024-01-01')})
# 月曜日のみを含む新しいデータフレーム
mondays_df = df[df['date'].dt.weekday == 0]
# 結果の確認
print(mondays_df)
特定の期間をスキップ
- 特定の期間をスキップした新しいデータフレームを作成できます。
import pandas as pd
# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range('2023-01-01', '2024-01-01')})
# 12月を除いた新しいデータフレーム
no_december_df = df[~df['date'].dt.month == 12]
# 結果の確認
print(no_december_df)
日付間の差を計算
- 異なる日付間の差を計算できます。
import pandas as pd
# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range('2023-01-01', '2024-01-01')})
# 前の日付との差を計算
df['days_diff'] = df['date'].diff()
# 結果の確認
print(df)
特定の条件に基づいて日付を生成
- 特定の条件に基づいた日付のリストを生成できます。
import pandas as pd
# 特定の条件を満たす日付のリスト
dates = pd.date_range(start='2023-01-01', end='2024-01-01', freq='B')
filtered_dates = [date for date in dates if date.weekday() == 4] # すべての木曜日
# 結果の確認
print(filtered_dates)
時系列データの分析
- 時系列データの分析に Data Offsets を活用できます。
import pandas as pd
# 時系列データの読み込み
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='date', parse_dates=True)
# 移動平均線の計算
data['rolling_average'] = data['value'].rolling(window=20, offset='B').mean()
# 結果の確認
print(data)
- 上記以外にも、様々な活用方法があります。
- Data Offsets の公式ドキュメントを参照し、さらに詳しく調べてみてください。
Pandas Data Offsets は、柔軟で強力な日付操作ツールです。様々な用途に活用することで、データ分析を効率化できます。
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