Pandas Data Offsets と DateOffset.rule_code の完全ガイド
Pandas Data Offsets と DateOffset.rule_code
概要
DateOffset.rule_code
属性は、以下の情報をエンコードします。
- オフセットの種類: 例えば、'D' は日単位オフセット、'M' は月単位オフセットを表します。
- オフセットの大きさ: 例えば、'2D' は 2 日後のオフセット、'3M' は 3 ヶ月後のオフセットを表します。
- オフセットのオプション: 特定の種類のオフセットには、オプションパラメータがあります。例えば、'BDay' は営業日単位オフセットを表し、オプションパラメータで週末の処理方法を指定できます。
DateOffset.rule_code の例
以下の表は、いくつかの一般的な DateOffset.rule_code
の例とその意味を示しています。
コード | 説明 |
---|---|
D | 日単位オフセット |
2D | 2 日後のオフセット |
M | 月単位オフセット |
3M | 3 ヶ月後のオフセット |
B | 営業日単位オフセット |
2B | 2 営業日後のオフセット |
W | 週単位オフセット |
2W | 2 週後のオフセット |
Y | 年単位オフセット |
2Y | 2 年後のオフセット |
DateOffset.rule_code
属性は、さまざまな方法で使用できます。
- オフセットの規則を文字列で表示:
from pandas.tseries.offsets import DateOffset
offset = DateOffset(days=2)
print(offset.rule_code) # 出力: '2D'
- オフセットの規則を比較:
offset1 = DateOffset(days=2)
offset2 = DateOffset(months=3)
print(offset1.rule_code == offset2.rule_code) # 出力: False
- 文字列から DateOffset オブジェクトを作成:
from pandas.tseries.offsets import DateOffset
offset = DateOffset.from_rule_code('2B')
print(offset) # 出力: BusinessDay(2)
pandas.tseries.offsets.DateOffset.rule_code
属性は、日付と時刻の操作を簡潔にするための強力なツールです。この属性の使い方を理解することで、コードの読みやすさとメンテナンス性を向上させることができます。
Pandas Data Offsets と DateOffset.rule_code のサンプルコード
日付オフセットの作成
from pandas.tseries.offsets import DateOffset
# 2 日後のオフセット
offset_2d = DateOffset(days=2)
# 3 ヶ月後のオフセット
offset_3m = DateOffset(months=3)
# 営業日単位オフセット
offset_bday = DateOffset(businessday=1)
# 2 週後のオフセット
offset_2w = DateOffset(weeks=2)
# 2 年後のオフセット
offset_2y = DateOffset(years=2)
DateOffset.rule_code の利用
# オフセットの規則を文字列で表示
print(offset_2d.rule_code) # 出力: '2D'
print(offset_3m.rule_code) # 出力: '3M'
# オフセットの規則を比較
print(offset_2d.rule_code == offset_3m.rule_code) # 出力: False
# 文字列から DateOffset オブジェクトを作成
offset_from_str = DateOffset.from_rule_code('2B')
print(offset_from_str) # 出力: BusinessDay(2)
DateOffset の利用
# 特定の日付にオフセットを適用
date = pd.to_datetime('2023-03-08')
# 2 日後の日付を取得
date_2d_later = date + offset_2d
print(date_2d_later) # 出力: 2023-03-10 00:00:00
# 3 ヶ月後の日付を取得
date_3m_later = date + offset_3m
print(date_3m_later) # 出力: 2023-06-08 00:00:00
# 営業日単位で 1 日後の日付を取得
date_bday_later = date + offset_bday
print(date_bday_later) # 出力: 2023-03-09 00:00:00
# 2 週後の日付を取得
date_2w_later = date + offset_2w
print(date_2w_later) # 出力: 2023-03-22 00:00:00
# 2 年後の日付を取得
date_2y_later = date + offset_2y
print(date_2y_later) # 出力: 2025-03-08 00:00:00
DateOffset と Timedelta の組み合わせ
from pandas import Timestamp, Timedelta
# 2 日後の午前 9 時にオフセット
offset_2d_9am = DateOffset(days=2) + Timedelta(hours=9)
# 特定の日付にオフセットを適用
date = Timestamp('2023-03-08')
# 2 日後の午前 9 時の日付を取得
date_2d_9am_later = date + offset_2d_9am
print(date_2d_9am_later) # 出力: 2023-03-10 09:00:00
Pandas Data Offsets を使用するその他の方法
DatetimeIndex と Timedelta
- 特定の日付範囲を生成するために
pd.date_range
を使用できます。 - 特定の日付にオフセットを適用するために
pd.Timedelta
を使用できます。 - 特定の日付と時刻を操作するために
pd.Timestamp
を使用できます。
import pandas as pd
# 特定の日付範囲を生成
date_range = pd.date_range('2023-03-08', '2023-03-15')
# 特定の日付にオフセットを適用
date_2d_later = date_range[0] + pd.Timedelta(days=2)
# 特定の日付と時刻を操作
timestamp = pd.Timestamp('2023-03-08 09:00:00')
# 2 日後の午前 9 時の日付を取得
timestamp_2d_9am_later = timestamp + pd.Timedelta(days=2) + pd.Timedelta(hours=9)
pandas の resample メソッド
- 特定の日付範囲のデータを異なる時間間隔で再サンプリングするために
resample
メソッドを使用できます。
# データ
df = pd.DataFrame({'Date': pd.date_range('2023-03-08', '2023-03-15'), 'Value': np.random.randn(8)})
# 2 日おきにデータを再サンプリング
df_resampled = df.resample('2D').mean()
外部ライブラリ
dateutil
やpytz
などの外部ライブラリを使用して、日付と時刻を操作することもできます。
これらの方法は、それぞれ異なる利点と欠点があります。どの方法を使用するかは、特定のニーズによって異なります。
Pandas Data Offsets:pandas.tseries.offsets.SemiMonthEnd.n 完全ガイド
pandas. tseries. offsets. SemiMonthEnd. n は、pandas データフレームの日付オフセットを表すオブジェクトです。これは、月末から数えて n 番目の半月を表します。主な用途:特定の半月(月初から数えて 15 日目または月末)に関連するデータ分析
PandasのMonthEnd.name属性:月単位の時系列データ分析をマスターするための必須アイテム
pandas. tseries. offsets. MonthEnd. name は、パンダライブラリのタイムシリーズモジュールにおける重要な属性です。これは、MonthEnd オフセットオブジェクトの名前を表し、月単位の時系列データ分析において、特定の月の末日を指す際に役立ちます。
【完全ガイド】 pandas.tseries.offsets.YearBegin で年単位のオフセット計算をマスターしよう!
主な用途年始に基づいて日付を操作する年度末などの特定の日付を取得するカレンダーに基づいてオフセットを計算するYearBegin オブジェクトは、以下の要素で構成されます。offset: オフセットの値。正の値の場合は基準日以降、負の値の場合は基準日以前の日付を指します。
Pandasで月末から15日と月末を表す:SemiMonthEnd.freqstr徹底解説
SemiMonthEndは、月末から15日と月末を表すData Offsetです。例えば、2024年4月15日は月末から15日、2024年4月30日は月末に当たります。SemiMonthEnd. freqstrは、SemiMonthEndオフセットの文字列表現を取得するための属性です。これは、データフレームやインデックスの周波数を表示したり、日付範囲を生成したりする際に役立ちます。
Pandasで月末から2週間後の最初の月曜日を判定:SemiMonthBegin.onOffset徹底解説
pandas. tseries. offsets. SemiMonthBegin は、pandasライブラリで提供される日付オフセットの一つです。これは、月末から2週間後に発生する最初の月曜日を基準とするオフセットです。SemiMonthBegin
Pandas Expanding Window の詳細解説 - 移動平均の計算と応用例
Pandas の Expanding Window は、時間系列データに対して、過去から現在までのデータ全てを含む 可変長のウィンドウ を用いて計算を行う機能です。Expanding. mean とはExpanding. mean は、Expanding Window を用いて 移動平均 を計算する関数です。
質問:pandas.tseries.offsets.QuarterEnd.isAnchored の役割と使い方をわかりやすく解説してください。
pandas. tseries. offsets. QuarterEnd. isAnchored は、pandas ライブラリで四半期末の日付オフセットを扱う際に使用されるメソッドです。このメソッドは、オフセットが基点に固定されているかどうか を調べます。
Pythonで会計年度を扱う: pandas.tseries.offsets.FY5253 徹底解説
この解説では、以下の内容について説明します:pandas. tseries. offsets. FY5253の概要FY5253. rollforwardの機能実際のコード例その他の関連情報pandas. tseries. offsets. FY5253は、pandasライブラリのtseries
【応用例】Pandasでスケジュール設定:WeekOfMonthオフセットで毎月の第2週に実行するタスクをスケジュール
pandas. tseries. offsets. WeekOfMonth は、月の第 x 週の y 日目 を指定するオフセットです。freqstr 属性はこのオフセットの文字列表現を取得するために使用されます。構文説明weekday (オプション): 週の何番目の曜日を取得するかを指定します。デフォルトは 1 (月曜日) です。
Pandas PeriodIndex.freqstr属性 vs freq属性:周波数を取得する2つの方法
pandas. PeriodIndex. freqstr 属性は、PeriodIndex オブジェクトに設定された周波数を文字列として返します。周波数は、'D'(日)や 'M'(月)など、文字列で指定できます。構文引数なし返値PeriodIndex オブジェクトに設定された周波数を文字列で返します。周波数が設定されていない場合は None を返します。