PandasのFY5253Quarter.is_year_start：52-53週会計年度の開始日を判定

pandas.tseries.offsets.FY5253Quarter.is_year_start は、pandas ライブラリの tseries.offsets モジュールにある関数です。この関数は、指定された日付が52-53週の会計年度の最初の四半期かどうかを判断します。

52-53週の会計年度は、13ヶ月（364日）で構成される会計年度です。これは、1年間に52週と1日があることに由来します。52-53週の会計年度は、多くの小売業や製造業で採用されています。

is_year_start 関数は、以下の引数を受け取ります。

• date : 日付型オブジェクト

この関数は、date が52-53週の会計年度の最初の四半期かどうかを判断し、以下のいずれかの値を返します。

• True : date が52-53週の会計年度の最初の四半期の場合

例

import pandas as pd

# 2024年3月13日
date = pd.Timestamp('2024-03-13')

# 2024年3月13日は52-53週の会計年度の最初の四半期かどうかを確認
is_year_start = pd.tseries.offsets.FY5253Quarter.is_year_start(date)

print(is_year_start)

この例では、is_year_start は False を返します。これは、2024年3月13日が52-53週の会計年度の最初の四半期ではなく、第2四半期に属しているためです。

pandas.tseries.offsets.FY5253Quarter.is_year_start のサンプルコード

import pandas as pd

# 2024年の52-53週の会計年度の最初の四半期の開始日を取得
start_date = pd.tseries.offsets.FY5253Quarter(year=2024).is_year_start

print(start_date)

このコードは、FY5253Quarter オブジェクトを作成し、is_year_start 属性を使用して、2024年の52-53週の会計年度の最初の四半期の開始日を取得します。

サンプル2：指定された日付が52-53週の会計年度の最初の四半期かどうかを確認

import pandas as pd

# 2024年3月13日
date = pd.Timestamp('2024-03-13')

# 2024年3月13日が52-53週の会計年度の最初の四半期かどうかを確認
is_year_start = pd.tseries.offsets.FY5253Quarter.is_year_start(date)

print(is_year_start)

このコードは、is_year_start 関数を使用して、2024年3月13日が52-53週の会計年度の最初の四半期かどうかを確認します。

サンプル3：52-53週の会計年度の最初の四半期を含む日付のリストを取得

import pandas as pd

# 2024年の52-53週の会計年度の最初の四半期を含む日付のリストを取得
dates = pd.date_range('2024-01-01', '2024-12-31', freq='FY5253Quarter')

for date in dates:
    is_year_start = pd.tseries.offsets.FY5253Quarter.is_year_start(date)
    print(date, is_year_start)

このコードは、date_range 関数を使用して、2024年の52-53週の会計年度のすべての四半期の開始日を含む日付のリストを作成します。次に、is_year_start 関数を使用して、各日付が52-53週の会計年度の最初の四半期かどうかを確認します。

サンプル4：52-53週の会計年度の最初の四半期の開始日と終了日を取得

import pandas as pd

# 2024年の52-53週の会計年度の最初の四半期の開始日と終了日を取得
start_date = pd.tseries.offsets.FY5253Quarter(year=2024).is_year_start
end_date = start_date + pd.offsets.FY5253Quarter() - pd.offsets.Day()

print(start_date, end_date)

このコードは、FY5253Quarter オブジェクトと is_year_start 属性を使用して、2024年の52-53週の会計年度の最初の四半期の開始日と終了日を取得します。

サンプル5：52-53週の会計年度の最初の四半期を含むDataFrameを作成

import pandas as pd

# 2024年の52-53週の会計年度の最初の四半期を含むDataFrameを作成
df = pd.DataFrame({'Date': pd.date_range('2024-01-01', '2024-12-31', freq='FY5253Quarter')})

# 52-53週の会計年度の最初の四半期かどうかを示す列を追加
df['IsYearStart'] = df['Date'].apply(pd.tseries.offsets.FY5253Quarter.is_year_start)

print(df)

このコードは、date_range 関数を使用して、2024年の52-53週の会計年度

pandas.tseries.offsets.FY5253Quarter.is_year_start の代替方法

方法1：dt.is_quarter_start 属性を使用

import pandas as pd

# 2024年3月13日
date = pd.Timestamp('2024-03-13')

# 2024年3月13日が52-53週の会計年度の最初の四半期かどうかを確認
is_year_start = date.dt.is_quarter_start(freq='FY5253Quarter')

print(is_year_start)

このコードは、dt.is_quarter_start 属性を使用して、2024年3月13日が52-53週の会計年度の最初の四半期かどうかを確認します。

方法2：dt.quarter 属性と比較

import pandas as pd

# 2024年3月13日
date = pd.Timestamp('2024-03-13')

# 2024年3月13日が52-53週の会計年度の最初の四半期かどうかを確認
is_year_start = date.dt.quarter == 1

print(is_year_start)

このコードは、dt.quarter 属性を使用して、2024年3月13日が52-53週の会計年度の最初の四半期かどうかを確認します。52-53週の会計年度の最初の四半期は、常に1月から3月までの期間です。

方法3：カスタム関数を使用

import pandas as pd

def is_fy5253_quarter_start(date):
    """
    指定された日付が52-53週の会計年度の最初の四半期かどうかを判断します。

    Args:
        date: 日付型オブジェクト

    Returns:
        True : date が52-53週の会計年度の最初の四半期の場合
        False : date が52-53週の会計年度の最初の四半期でない場合
    """

    quarter = date.dt.quarter
    year = date.dt.year

    if quarter == 1:
        return True
    elif quarter == 4 and year % 4 == 0:
        return True
    else:
        return False

# 2024年3月13日
date = pd.Timestamp('2024-03-13')

# 2024年3月13日が52-53週の会計年度の最初の四半期かどうかを確認
is_year_start = is_fy5253_quarter_start(date)

print(is_year_start)

このコードは、カスタム関数 is_fy5253_quarter_start を作成して、指定された日付が52-53週の会計年度の最初の四半期かどうかを判断します。

これらの方法のいずれを使用しても、pandas.tseries.offsets.FY5253Quarter.is_year_start 関数と同じ結果を得ることができます。

• 方法1は、最も簡潔で分かりやすい方法です。ただし、pandas バージョン0.24.0以降でないと使用できません。
• 方法2は、pandas バージョン0.20.0以降で使用できます。ただし、52-53週の会計年度以外の会計年度にも適用できます。
• 方法3は、最も柔軟な方法です。ただし、他の方法よりも複雑です。

pandas.tseries.offsets.FY5253Quarter.is_year_start 関数には、いくつかの代替方法があります。どの方法を使用するべきかは、状況によって異なります。