Pandasで日付処理をマスターしよう！ Data Offsets と DateOffset.__call__ メソッドの超入門

Pandas Data Offsets と DateOffset.call メソッド

Data Offsets は、日付系列データでよく見られる時間的な間隔を表すためのものです。例えば、日次データでは、1 日、2 日、3 日といったオフセットが考えられます。また、月次データでは、1 ヶ月、3 ヶ月、6 ヶ月といったオフセットが考えられます。

DateOffset クラスは、様々な種類の Data Offsets を表現するために使用されます。このクラスには、以下の属性があります。

• days: 日数
• weeks: 週数
• months: 月数
• years: 年数
• businessdays: 営業日数
• holidays: 祝日

これらの属性を組み合わせて、様々な種類の Data Offsets を表現することができます。

DateOffset.call メソッド

DateOffset.call メソッドは、DateOffset オブジェクトを使って日付をどのようにオフセットするかを定義します。このメソッドは、以下の引数を受け取ります。

• date: オフセットしたい日付
• n: オフセットの回数

このメソッドは、date を n 回オフセットした日付を返します。

例

import pandas as pd

# 1 日オフセット
offset = pd.tseries.offsets.DateOffset(days=1)

# 2023-03-08 を 1 日オフセット
date = pd.Timestamp('2023-03-08')

new_date = offset(date)

print(new_date)

# 出力: 2023-03-09

まとめ

Pandas Data Offsets と DateOffset.call メソッドのサンプルコード

import pandas as pd

# 1 日オフセット
offset = pd.tseries.offsets.DateOffset(days=1)

# 2023-03-08 を 1 日オフセット
date = pd.Timestamp('2023-03-08')

new_date = offset(date)

print(new_date)

# 出力: 2023-03-09

# 3 日オフセット
offset = pd.tseries.offsets.DateOffset(days=3)

new_date = offset(date)

print(new_date)

# 出力: 2023-03-11

週の増減

# 1 週オフセット
offset = pd.tseries.offsets.DateOffset(weeks=1)

# 2023-03-08 を 1 週オフセット
date = pd.Timestamp('2023-03-08')

new_date = offset(date)

print(new_date)

# 出力: 2023-03-15

月の増減

# 1 ヶ月オフセット
offset = pd.tseries.offsets.DateOffset(months=1)

# 2023-03-08 を 1 ヶ月オフセット
date = pd.Timestamp('2023-03-08')

new_date = offset(date)

print(new_date)

# 出力: 2023-04-08

# 3 ヶ月オフセット
offset = pd.tseries.offsets.DateOffset(months=3)

new_date = offset(date)

print(new_date)

# 出力: 2023-06-08

年の増減

# 1 年オフセット
offset = pd.tseries.offsets.DateOffset(years=1)

# 2023-03-08 を 1 年オフセット
date = pd.Timestamp('2023-03-08')

new_date = offset(date)

print(new_date)

# 出力: 2024-03-08

# 3 年オフセット
offset = pd.tseries.offsets.DateOffset(years=3)

new_date = offset(date)

print(new_date)

# 出力: 2026-03-08

営業日の増減

# 営業日オフセット
offset = pd.tseries.offsets.BDay()

# 2023-03-08 を 1 営業日オフセット
date = pd.Timestamp('2023-03-08')

new_date = offset(date)

print(new_date)

# 出力: 2023-03-09

# 3 営業日オフセット
offset = pd.tseries.offsets.BDay(3)

new_date = offset(date)

print(new_date)

# 出力: 2023-03-13

祝日の増減

# 祝日オフセット
offset = pd.tseries.offsets.DateOffset(holidays='US')

# 2023-03-08 を 1 祝日オフセット
date = pd.Timestamp('2023-03-08')

new_date = offset(date)

print(new_date)

# 出力: 2023-03-20

# 3 祝日オフセット
offset = pd.tseries.offsets.DateOffset(holidays='US', n=3)

new_date = offset(date)

print(new_date)

# 出力: 2023-05-30

複数のオフセットを組み合わせる

# 1 日と 1 ヶ月オフセット
offset = pd.tseries.offsets.DateOffset(days=1, months=1)

# 2023-03-08 を 1 日と 1 ヶ月オフセット
date

Pandas Data Offsets と DateOffset.call メソッドの代替方法

DatetimeIndex オブジェクトには、shift() メソッドがあります。このメソッドは、インデックスの日付を指定された回数だけオフセットすることができます。

import pandas as pd

# DatetimeIndex を作成
dates = pd.date_range('2023-03-08', '2023-03-14')

# 1 日オフセット
new_dates = dates.shift(1)

print(new_dates)

# 出力: DatetimeIndex(['2023-03-09', '2023-03-10', '2023-03-11', '2023-03-12', '2023-03-13', '2023-03-14'], dtype='datetime64[ns]')

# 3 日オフセット
new_dates = dates.shift(3)

print(new_dates)

# 出力: DatetimeIndex(['2023-03-11', '2023-03-12', '2023-03-13', '2023-03-14', '2023-03-15', '2023-03-16'], dtype='datetime64[ns]')

DatetimeIndex.add() メソッド

DatetimeIndex オブジェクトには、add() メソッドがあります。このメソッドは、インデックスの日付にtimedelta オブジェクトを加算することができます。

# Timedelta オブジェクトを作成
offset = pd.Timedelta(days=1)

# 2023-03-08 に 1 日を加算
new_date = pd.Timestamp('2023-03-08') + offset

print(new_date)

# 出力: 2023-03-09

# 3 日を加算
offset = pd.Timedelta(days=3)

new_date = pd.Timestamp('2023-03-08') + offset

print(new_date)

# 出力: 2023-03-11

for ループを使用して、日付をループ処理し、個別にオフセットすることができます。

# 日付リストを作成
dates = ['2023-03-08', '2023-03-09', '2023-03-10', '2023-03-11', '2023-03-12']

# 1 日オフセット
for date in dates:
  new_date = pd.Timestamp(date) + pd.Timedelta(days=1)
  print(new_date)

# 出力:
# 2023-03-09
# 2023-03-10
# 2023-03-11
# 2023-03-12
# 2023-03-13