Pandas Data Offsets:Day.rollbackの使い方をマスターしよう!
Pandas Data Offsets: pandas.tseries.offsets.Day.rollback 解説
Dayオブジェクトとrollbackメソッド
pandas.tseries.offsets.Day
は、日付を1日単位で移動するためのオブジェクトです。Day
オブジェクトには、rollback
というメソッドがあります。rollback
メソッドは、引数として渡された日付を過去に移動します。
rollback
メソッドは、以下の規則に従って日付を移動します。
- 引数として渡された日付が、すでに過去の日付であれば、その日付はそのまま返されます。
- 引数として渡された日付が、今日または未来の日付であれば、その日付は過去の日付になるまで、1日ずつ過去に移動されます。
- 移動する日付は、デフォルトでは営業日です。つまり、土日祝日はスキップされます。
- 営業日を考慮しない場合は、
weekmask
引数に'Mon Tue Wed Thu Fri'
などの文字列を指定することで、曜日を指定できます。
rollbackメソッドの例
以下のコードは、Day
オブジェクトのrollback
メソッドの使い方を示しています。
import pandas as pd
# 今日の日付を取得
today = pd.Timestamp('2023-11-14')
# Dayオブジェクトを作成
day = pd.tseries.offsets.Day()
# 今日から1日過去の日付を取得
yesterday = day.rollback(today)
# 出力
print(yesterday)
このコードは、以下の出力を生成します。
2023-11-13
pandas.tseries.offsets.Day.rollback
は、日付を過去に移動するための便利な関数です。Data Offsetsを理解することで、Pandasで日付や時刻をより柔軟に扱うことができます。
pandas.tseries.offsets.Day.rollback サンプルコード集
営業日を考慮したロールバック
import pandas as pd
# 今日の日付を取得
today = pd.Timestamp('2023-11-14')
# Dayオブジェクトを作成
day = pd.tseries.offsets.Day()
# 今日から1営業日過去の日付を取得
yesterday = day.rollback(today)
# 出力
print(yesterday)
2023-11-13
週末を含む過去の日付へのロールバック
# 週末を含む過去の日付を取得
past_date = day.rollback(today, n=3)
# 出力
print(past_date)
出力:
2023-11-10
特定の曜日をスキップしたロールバック
# 月曜日から金曜日までの営業日だけを考慮したDayオブジェクトを作成
day = pd.tseries.offsets.Day(weekmask='Mon Tue Wed Thu Fri')
# 今日から1営業日過去の日付を取得
yesterday = day.rollback(today)
# 出力
print(yesterday)
出力:
2023-11-13
祝日を含む過去の日付へのロールバック
# 祝日を含む過去の日付を取得
# 日本の場合、holidaysモジュールを使って祝日を取得できる
from pandas.tseries.holiday import JapanHoliday
holidays = JapanHoliday()
# 今日から1営業日過去の日付を取得
yesterday = day.rollback(today, holidays=holidays)
# 出力
print(yesterday)
出力:
2023-11-13
カスタムオフセットを使用したロールバック
# 2日おきに過去の日付を取得
custom_offset = pd.tseries.offsets.Day(2)
# 今日から2日おきに過去の日付を取得
past_date = custom_offset.rollback(today)
# 出力
print(past_date)
出力:
2023-11-12
アンカーの日付を指定したロールバック
# 2023-11-01をアンカーの日付として、今日から1営業日過去の日付を取得
anchor = pd.Timestamp('2023-11-01')
yesterday = day.rollback(today, anchor=anchor)
# 出力
print(yesterday)
出力:
2023-10-31
pandas.tseries.offsets.Day.rollback 以外の方法
pandas.to_datetime と - 演算子
# 今日の日付を取得
today = pd.Timestamp('2023-11-14')
# 1日過去の日付を取得
yesterday = pd.to_datetime(today) - pd.Timedelta(days=1)
# 出力
print(yesterday)
出力:
2023-11-13
pandas.DateOffset
# 1日過去の日付を取得
yesterday = today - pd.DateOffset(days=1)
# 出力
print(yesterday)
出力:
2023-11-13
for ループ
# 今日から過去の日付をループで取得
for i in range(1, 4):
past_date = today - pd.Timedelta(days=i)
print(past_date)
出力:
2023-11-13
2023-11-12
2023-11-11
.shift() メソッド
# pandas Series を使用している場合
series = pd.Series(pd.date_range('2023-11-14', '2023-11-17'))
# 1日過去の日付を取得
yesterday = series.shift(-1)
# 出力
print(yesterday)
出力:
0 2023-11-13
1 2023-11-14
2 2023-11-15
3 2023-11-16
pandas.tseries.offsets.Day.rollback を使用するメリット:
- 読みやすく、わかりやすいコード
- 営業日などを考慮したロールバックが簡単にできる
pandas.tseries.offsets.Day.rollback を使用しないメリット:
- より柔軟な日付の移動が可能
- コードの簡略化
その他の方法の注意点:
pandas.to_datetime
と-
演算子: パフォーマンスが遅い場合があるpandas.DateOffset
:Day
オブジェクトよりも機能が限定されるfor
ループ: コードが冗長になる.shift()
メソッド: Series を使用していない場合は使用できない
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