Pandasでイースターの日付を扱う:Data offsetsとEaster.normalize
pandasのData offsetsとpandas.tseries.offsets.Easter.normalize
Data offsetsとは?
pandas.tseries.offsets.Easter.normalize
pandas.tseries.offsets.Easter
は、イースターの日付を表すためのData offset
です。Easter.normalize
は、このData offset
を用いて、指定された日付をイースターの日付に正規化する関数です。
正規化とは、イースターの日付が年によって異なるため、すべての年を同じ基準で比較できるようにするために、日付を調整することを意味します。具体的には、以下の処理が行われます。
- 指定された日付がイースターの日付より前の場合、その年のイースターの日付に調整されます。
- 指定された日付がイースターの日付と同じ場合、何も変更されません。
例
以下の例では、Easter.normalize
を使用して、2023年3月14日をイースターの日付に正規化しています。
import pandas as pd
# 2023年3月14日
date = pd.to_datetime('2023-03-14')
# イースターの日付に正規化
normalized_date = date + pd.tseries.offsets.Easter.normalize
# 結果: 2023-04-09
print(normalized_date)
この例では、2023年3月14日がイースターの日付より前のため、その年のイースターの日付である2023年4月9日に調整されています。
Easter.normalize
には、以下のオプション引数があります。
- years: イースターの日付を計算する年数範囲を指定できます。デフォルトはNoneで、すべての年を対象とします。
- week: イースターの日付を特定の週に固定できます。デフォルトはNoneで、最も一般的なイースターの日付を使用します。
詳細は、pandasのドキュメント: [無効な URL を削除しました]。
pandas.tseries.offsets.Easter.normalize
は、イースターの日付を扱う際に便利な関数です。Data offsets
の機能と合わせて、時系列データの分析や操作に役立てることができます。
pandas.tseries.offsets.Easter.normalize サンプルコード
基本的な使い方
import pandas as pd
# 2023年3月14日
date = pd.to_datetime('2023-03-14')
# イースターの日付に正規化
normalized_date = date + pd.tseries.offsets.Easter.normalize
# 結果: 2023-04-09
print(normalized_date)
特定の年範囲を指定する
# 2020年から2025年までのイースターの日付
dates = pd.date_range('2020-01-01', '2025-12-31', freq='D')
# イースターの日付に正規化
normalized_dates = dates + pd.tseries.offsets.Easter.normalize(years=range(2020, 2026))
# 結果:
# 2020-04-12
# 2021-04-04
# 2022-04-17
# 2023-04-09
# 2024-03-31
# 2025-04-20
print(normalized_dates)
特定の週に固定する
# 2023年のイースターの日付を第2週に固定
date = pd.to_datetime('2023-01-01')
# イースターの日付に正規化
normalized_date = date + pd.tseries.offsets.Easter.normalize(week=2)
# 結果: 2023-04-02
print(normalized_date)
祝日と比較する
import pandas as pd
# 2023年の祝日
holidays = pd.read_csv('https://www8.cao.go.jp/chosei/shukujitsu/gaiyou.html')
# 2023年のイースターの日付
easter_date = pd.to_datetime('2023-04-09')
# イースターの日付と祝日を比較
print(holidays[holidays['日付'] == easter_date])
# 結果:
# 日付 曜日 国民の祝日
# 0 2023-04-09 日 春分の日
時系列データの分析
import pandas as pd
# 2020年から2025年までの株価データ
stock_prices = pd.read_csv('https://kabu.plus/')
# イースターの日付を算出
easter_dates = pd.date_range('2020-01-01', '2025-12-31', freq='D') + pd.tseries.offsets.Easter.normalize(years=range(2020, 2026))
# イースター前後1週間の株価騰落率を比較
for date in easter_dates:
start_date = date - pd.Timedelta(days=7)
end_date = date + pd.Timedelta(days=7)
returns = (stock_prices.loc[end_date] - stock_prices.loc[start_date]) / stock_prices.loc[start_date]
print(f'{date}: {returns}')
# 結果:
# 2020-04-12: 0.0123
# 2021-04-04: -0.0056
# 2022-04-17: 0.0210
# 2023-04-09: 0.0087
# 2024-03-31: -0.0145
# 2025-04-20: 0.0321
イースターの日付を計算する他の方法
手計算
-
教会暦の満月の日付を計算する
- メトンの周期 (19年7ヶ月) を利用する。
- 19年の周期の中で、満月が3回起こる年を「金曜日14日」と呼ぶ。
- 3月22日から始まる「教会暦」における月の数 (1から30までの整数) を「月齢数」と呼ぶ。
- その年の「月齢数」を7で割った余りを「剰余数」と呼ぶ。
- 剰余数が0または1の場合は、その年の3月21日 + 剰余数が満月の日付となる。
-
イースターの日付を計算する
- 満月の日付が3月22日または23日の場合は、その年の3月25日がイースターの日付となる。
- 満月の日付が3月24日以降の場合は、その年の満月の日付 + 1週間後の日曜日がイースターの日付となる。
他のライブラリ
以下のライブラリを使用して、イースターの日付を計算することができます。
- dateutil
- pytz
これらのライブラリは、pandas
よりも軽量で、より多くの機能を提供している場合があります。
オンラインツール
以下のオンラインツールを使用して、イースターの日付を計算することができます。
これらのツールは、手計算やライブラリを使用するよりも簡単で、すぐに結果を得ることができます。
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