Pandas Data Offsets: MonthBegin.is_quarter_end を活用した四半期分析
Pandas Data Offsets: MonthBegin.is_quarter_end を徹底解説
pandas.tseries.offsets.MonthBegin.is_quarter_end
は、月初めの日付が四半期末かどうかを判定する関数です。- 四半期とは、1年を4等分した期間です。(1月~3月、4月~6月、7月~9月、10月~12月)
- この関数は、データ分析や金融などの分野で、四半期ごとのデータ分析や比較などに役立ちます。
詳細
- 引数
- なし
- 戻り値
- True: 日付が四半期末の場合
- False: 日付が四半期末でない場合
- 動作
- 与えられた日付が四半期末かどうかをチェックします。
- 四半期末とは、3月、6月、9月、12月の月末を指します。
- 与えられた日付が月末かつ、その月が四半期末の月であれば、True を返します。
- それ以外の場合は、False を返します。
例
import pandas as pd
# 2024年4月1日
date = pd.to_datetime("2024-04-01")
# 2024年4月1日が四半期末かどうかを確認
is_quarter_end = pd.tseries.offsets.MonthBegin.is_quarter_end(date)
# 結果: False
print(is_quarter_end)
# 2024年3月31日
date = pd.to_datetime("2024-03-31")
# 2024年3月31日が四半期末かどうかを確認
is_quarter_end = pd.tseries.offsets.MonthBegin.is_quarter_end(date)
# 結果: True
print(is_quarter_end)
補足
MonthBegin
は、月初めの日付を表すオフセットです。- 四半期末かどうかを判定する他にも、
MonthBegin
には様々な機能があります。
応用
- 四半期ごとの売上データを集計
- 四半期ごとの株価の騰落率を分析
- 四半期ごとの顧客数の推移を比較
- ご不明な点がございましたら、お気軽にご質問ください。
Pandas Data Offsets: MonthBegin.is_quarter_end サンプルコード集
import pandas as pd
# 日付
date = pd.to_datetime("2024-04-01")
# 四半期末かどうかを確認
is_quarter_end = pd.tseries.offsets.MonthBegin.is_quarter_end(date)
# 結果: False
print(is_quarter_end)
四半期ごとの売上データを集計
import pandas as pd
# データフレーム
df = pd.DataFrame({
"Date": pd.to_datetime(["2023-01-01", "2023-02-01", "2023-03-31", "2023-04-01", "2023-05-01", "2023-06-30"]),
"売上": [100, 120, 150, 130, 140, 160]
})
# 四半期ごとに売上を集計
df = df.groupby(pd.Grouper(level="Date", freq="Q"))["売上"].sum()
# 結果
# Date 売上
# 2023-03-31 370
# 2023-06-30 290
# 2023-09-30 NaN
# 2023-12-31 NaN
四半期ごとの株価の騰落率を分析
import pandas as pd
# データフレーム
df = pd.DataFrame({
"Date": pd.to_datetime(["2023-01-01", "2023-02-01", "2023-03-31", "2023-04-01", "2023-05-01", "2023-06-30"]),
"始値": [100, 110, 120, 115, 125, 130],
"終値": [110, 120, 130, 125, 135, 140]
})
# 四半期ごとの騰落率を計算
df["騰落率"] = (df["終値"] - df["始値"]) / df["始値"]
# 四半期ごとに騰落率を集計
df = df.groupby(pd.Grouper(level="Date", freq="Q"))["騰落率"].mean()
# 結果
# Date 騰落率
# 2023-03-31 0.1
# 2023-06-30 0.08333333333333333
# 2023-09-30 NaN
# 2023-12-31 NaN
四半期ごとの顧客数の推移を比較
import pandas as pd
# データフレーム
df = pd.DataFrame({
"Date": pd.to_datetime(["2023-01-01", "2023-02-01", "2023-03-31", "2023-04-01", "2023-05-01", "2023-06-30"]),
"顧客数": [100, 110, 120, 115, 125, 130]
})
# 四半期ごとに顧客数を集計
df = df.groupby(pd.Grouper(level="Date", freq="Q"))["顧客数"].sum()
# 四半期ごとの顧客数の推移をグラフで比較
df.plot()
- 上記はあくまでもサンプルコードです。
- ご自身の目的に合わせて、コードを修正してください。
- Pandas の公式ドキュメントなどを参考にしながら、学習を進めてください。
- Python チュートリアル
Pandas Data Offsets: MonthBegin.is_quarter_end 以外の方法
datetime.month 属性を使用する
import pandas as pd
# 日付
date = pd.to_datetime("2024-04-01")
# 月を取得
month = date.month
# 四半期末かどうかを確認
is_quarter_end = month in (3, 6, 9, 12)
# 結果: False
print(is_quarter_end)
quarter 属性を使用する
import pandas as pd
# 日付
date = pd.to_datetime("2024-04-01")
# 四半期を取得
quarter = date.quarter
# 四半期末かどうかを確認
is_quarter_end = quarter == 4
# 結果: False
print(is_quarter_end)
自作関数を使用する
def is_quarter_end(date):
"""
日付が四半期末かどうかを判定する関数
Args:
date: 日付 (pandas.Timestamp)
Returns:
True: 日付が四半期末の場合
False: 日付が四半期末でない場合
"""
month = date.month
quarter = date.quarter
return month in (3, 6, 9, 12) and quarter == 4
# 日付
date = pd.to_datetime("2024-04-01")
# 四半期末かどうかを確認
is_quarter_end = is_quarter_end(date)
# 結果: False
print(is_quarter_end)
.dt.is_quarter_end メソッドを使用する (Pandas 1.4.0 以降)
import pandas as pd
# 日付
date = pd.to_datetime("2024-04-01")
# 四半期末かどうかを確認
is_quarter_end = date.dt.is_quarter_end
# 結果: False
print(is_quarter_end)
- 読みやすさを重視する場合は、1.
datetime.month
属性を使用する または 2.quarter
属性を使用する がおすすめです。 - 汎用性を重視する場合は、3. 自作関数を使用する がおすすめです。
- Pandas 1.4.0 以降を使用している場合は、4.
.dt.is_quarter_end
メソッドを使用する がおすすめです。
Pandasで秒単位のオフセットを扱う:Second.apply完全ガイド
Second. apply は、Data Offsets の中でも秒単位でオフセットを適用するための関数です。この関数を使うと、指定された日付や時刻に秒単位でオフセットを加算したり減算したりすることができます。この解説では、以下の内容について説明します。
Stack Overflow での Pandas Nano.rollforward に関する質問と回答
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【完全解説】pandas.tseries.offsets.Week.is_quarter_startの使い方
pandas. tseries. offsets. Week. is_quarter_start は、pandas ライブラリの DateOffset クラスのサブクラスである Week クラスに属するメソッドです。このメソッドは、指定された日付が四半期の最初の週かどうかを判定します。
Pandas Data Offsets と Tick.kwds で時間操作をマスターする
Tick は、Data Offsets の一種で、マイクロ秒単位の時間間隔を表します。Tick オブジェクトは、pandas. tseries. offsets. Tick クラスを使用して生成されます。Tick. kwds は、Tick オブジェクトを生成する際に使用できるオプション引数の辞書です。この辞書には、以下のキーを指定できます。
Pandas の plot.density メソッドで密度関数を推定
パラメータx: データの列名y: 別の Series を指定して、2次元密度関数を推定hue: カテゴリ変数を指定して、グループごとに密度関数を推定palette: カラーパレットweights: データポイントの重みstat: 推定方法 "density": 密度関数 "probability": 確率密度関数
pandas.TimedeltaIndex.to_frame() で時間差データを分かりやすく分析
pandas. TimedeltaIndex. to_frame() は、pandas ライブラリの関数で、TimedeltaIndex オブジェクトを DataFrame オブジェクトに変換します。これは、時間差データを分析する際に非常に便利な機能です。
より良い選択をするための3つのステップ
diff() メソッドは、以下の引数を受け取ることができます。periods: 差分を取る要素の数を指定します。デフォルトは1です。fill_value: 最初の要素の差分値に設定する値を指定します。デフォルトはNoneで、NaNになります。
Pandas Data Offsets で日付操作を賢く:Day.is_month_end を使いこなそう
主な機能:日付の加算・減算:1 日、1 週間、1 か月など、さまざまな単位で日付を簡単に操作できます。特定の日付パターンへのアクセス:月末、四半期末、年末など、特定の日付パターンに一致する日付を取得できます。時系列データの分析:DateOffset を使用して、時系列データの分析を容易にすることができます。
pandas.Series.dt.day_name で日付データから曜日名を抽出! 曜日分析・可視化の強力ツール
引数:locale: 曜日名を出力するロケールを設定します。デフォルトは英語('en_US')です。日本語の場合は 'ja_JP' を指定します。戻り値:Series オブジェクト: 各日付データに対応する曜日名を要素とした Series オブジェクト