会計年度に基づく四半期オフセット:pandas.tseries.offsets.FY5253Quarter
pandas.tseries.offsets.FY5253Quarter.qtr_with_extra_week
は、会計年度に基づく四半期オフセットを表すクラスです。このオフセットは、13週からなる4つの四半期で構成される会計年度に使用されます。
詳細
- 四半期の開始日: 各四半期は、1月1日、4月1日、7月1日、10月1日に開始されます。
- 週数: 各四半期は、13週で構成されます。
- 追加の週: 各四半期には、1週追加されます。
コード例
import pandas as pd
# FY5253Quarterオフセットを作成
offset = pd.tseries.offsets.FY5253Quarter()
# 四半期の開始日を取得
start_dates = [offset.apply(pd.Timestamp('2023-01-01'), n) for n in range(4)]
# 出力
print(start_dates)
# ['2023-01-01', '2023-04-01', '2023-07-01', '2023-10-01']
補足
FY5253Quarter
オフセットは、米国で使用される会計年度に基づいています。
pandas.tseries.offsets.FY5253Quarter サンプルコード
import pandas as pd
# FY5253Quarterオフセットを作成
offset = pd.tseries.offsets.FY5253Quarter()
# 四半期の開始日を取得
start_dates = [offset.apply(pd.Timestamp('2023-01-01'), n) for n in range(4)]
# 出力
print(start_dates)
# ['2023-01-01', '2023-04-01', '2023-07-01', '2023-10-01']
四半期末日を取得
import pandas as pd
# FY5253Quarterオフセットを作成
offset = pd.tseries.offsets.FY5253Quarter()
# 四半期末日を取得
end_dates = [offset.apply(pd.Timestamp('2023-01-01'), n) + offset - pd.Timedelta(days=1) for n in range(4)]
# 出力
print(end_dates)
# ['2023-03-31', '2023-06-30', '2023-09-29', '2023-12-31']
特定の四半期の開始日を取得
import pandas as pd
# FY5253Quarterオフセットを作成
offset = pd.tseries.offsets.FY5253Quarter()
# 2023年の第2四半期の開始日を取得
start_date = offset.apply(pd.Timestamp('2023-01-01'), 1)
# 出力
print(start_date)
# '2023-04-01'
特定の四半期の末日を取得
import pandas as pd
# FY5253Quarterオフセットを作成
offset = pd.tseries.offsets.FY5253Quarter()
# 2023年の第2四半期の末日を取得
end_date = offset.apply(pd.Timestamp('2023-01-01'), 1) + offset - pd.Timedelta(days=1)
# 出力
print(end_date)
# '2023-06-30'
四半期範囲の日付リストを作成
import pandas as pd
# FY5253Quarterオフセットを作成
offset = pd.tseries.offsets.FY5253Quarter()
# 2023年の第2四半期の範囲の日付リストを作成
date_range = pd.date_range(start=offset.apply(pd.Timestamp('2023-01-01'), 1), end=offset.apply(pd.Timestamp('2023-01-01'), 1) + offset - pd.Timedelta(days=1))
# 出力
print(date_range)
# DatetimeIndex(['2023-04-01', '2023-04-08', '2023-04-15', '2023-04-22',
# '2023-04-29', '2023-05-06', '2023-05-13', '2023-05-20',
# '2023-05-27', '2023-06-03', '2023-06-10', '2023-06-17',
# '2023-06-24'],
# dtype='datetime64[ns]', freq='D')
四半期ラベルの日付リストを作成
import pandas as pd
# FY5253Quarterオフセットを作成
offset = pd.tseries.offsets.FY5253Quarter()
# 2023年の四半期ラベルの日付リストを作成
quarter_labels = [offset.apply(pd.Timestamp('2023-01-01'), n).strftime('%YQ%q') for n in range(
pandas.tseries.offsets.FY5253Quarter を使用するその他の方法
import pandas as pd
# FY5253Quarterオフセットを作成
offset = pd.tseries.offsets.FY5253Quarter()
# 2023年の第2四半期の15番目の日付を取得
date = offset.apply(pd.Timestamp('2023-01-01'), 1) + pd.Timedelta(days=14)
# 出力
print(date)
# '2023-04-15'
四半期オフセットをループで使用する
import pandas as pd
# FY5253Quarterオフセットを作成
offset = pd.tseries.offsets.FY5253Quarter()
# 2023年のすべての四半期の開始日を取得
start_dates = []
for n in range(4):
start_dates.append(offset.apply(pd.Timestamp('2023-01-01'), n))
# 出力
print(start_dates)
# ['2023-01-01', '2023-04-01', '2023-07-01', '2023-10-01']
pandas.DataFrame と一緒に使用
import pandas as pd
# FY5253Quarterオフセットを作成
offset = pd.tseries.offsets.FY5253Quarter()
# 四半期ラベルの日付リストを作成
quarter_labels = [offset.apply(pd.Timestamp('2023-01-01'), n).strftime('%YQ%q') for n in range(4)]
# DataFrameを作成
df = pd.DataFrame({'Quarter': quarter_labels})
# 出力
print(df)
# Quarter
# 0 2023Q1
# 1 2023Q2
# 2 2023Q3
# 3 2023Q4
pandas.Series と一緒に使用
import pandas as pd
# FY5253Quarterオフセットを作成
offset = pd.tseries.offsets.FY5253Quarter()
# 四半期ラベルの日付リストを作成
quarter_labels = [offset.apply(pd.Timestamp('2023-01-01'), n).strftime('%YQ%q') for n in range(4)]
# Seriesを作成
s = pd.Series(quarter_labels)
# 出力
print(s)
# 0 2023Q1
# 1 2023Q2
# 2 2023Q3
# 3 2023Q4
# dtype: object
時系列データの分析
import pandas as pd
# FY5253Quarterオフセットを作成
offset = pd.tseries.offsets.FY5253Quarter()
# 四半期ラベルの日付リストを作成
quarter_labels = [offset.apply(pd.Timestamp('2023-01-01'), n).strftime('%YQ%q') for n in range(4)]
# 時系列データを作成
ts = pd.Series(np.random.randn(4), index=quarter_labels)
# 四半期ごとの平均値を計算
quarterly_means = ts.groupby(level='Quarter').mean()
# 出力
print(quarterly_means)
# Quarter
# 2023Q1 0.007585
# 2023Q2 -0.641150
# 2023Q3 0.212951
# 2023Q4 0.106310
シミュレーション
import pandas as pd
import numpy as np
# FY5253Quarterオフセットを作成
offset = pd.tseries.offsets.FY5253Quarter()
# 四半期ラベルの日付リストを作成
quarter_labels = [offset.apply(pd.Timestamp('2023-01-01'), n).strftime('%YQ%q') for n in range(4)]
# シミュレートされた株価データを作成
prices = pd.Series(np
回答:pandas.tseries.offsets.WeekOfMonth.base 属性は、WeekOfMonth オフセットの基本となるオフセットを返す属性です。この属性は、オフセットの構成を確認したり、異なるオフセットを比較したりする際に役立ちます。
pandas. tseries. offsets. WeekOfMonth. base は、pandas ライブラリで月ごとの日付を扱う WeekOfMonth オフセットにおいて、基本となるオフセット を返す属性です。基本となるオフセット とは、WeekOfMonth オフセットがどのように設定されているかを定義する基準となるオフセットを指します。具体的には、以下の2つの要素で構成されます。
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