pandasで月末までの日数に丸める:MonthEnd.normalize徹底解説
pandas.tseries.offsets.MonthEnd.normalize
は、pandas
ライブラリの DateOffset
オブジェクトの normalize
属性にアクセスするための関数です。この属性は、DateOffset
オブジェクトで表される日付を、その月の末日までの日数に丸めるかどうかを制御します。
詳細
DateOffset
オブジェクトは、日付を操作するための便利なツールです。MonthEnd
オブジェクトは、指定された月の日付をその月の末日まで進めるための DateOffset
オブジェクトです。
normalize
属性は、DateOffset
オブジェクトで表される日付を、その月の末日までの日数に丸めるかどうかを制御します。デフォルトでは、normalize
属性は True
に設定されており、日付は月の末日まで丸められます。
例
以下の例は、normalize
属性がどのように機能するかを示しています。
import pandas as pd
# 2023年1月1日を作成
date = pd.to_datetime('2023-01-01')
# MonthEndオブジェクトを作成
month_end = pd.tseries.offsets.MonthEnd()
# normalize属性がTrueの場合、日付は月の末日まで丸められる
normalized_date = date + month_end
print(normalized_date)
# 出力: 2023-01-31
この例では、normalize
属性が True
に設定されているため、date
は MonthEnd
オブジェクトによって 2023年1月31日まで進められます。
normalize
属性を False
に設定すると、日付は月の末日まで丸められません。
# normalize属性をFalseに設定
month_end = pd.tseries.offsets.MonthEnd(normalize=False)
# 日付は月の末日まで丸められない
normalized_date = date + month_end
print(normalized_date)
# 出力: 2023-02-01
この例では、normalize
属性が False
に設定されているため、date
は MonthEnd
オブジェクトによって 2023年2月1日まで進められます。
pandas.tseries.offsets.MonthEnd.normalize
は、DateOffset
オブジェクトで表される日付を、その月の末日までの日数に丸めるかどうかを制御するための関数です。デフォルトでは、normalize
属性は True
に設定されており、日付は月の末日まで丸められます。
pandas.tseries.offsets.MonthEnd.normalize サンプルコード
サンプルコード 1: 月末までの日数に丸める
import pandas as pd
# 2023年1月15日を作成
date = pd.to_datetime('2023-01-15')
# MonthEndオブジェクトを作成
month_end = pd.tseries.offsets.MonthEnd()
# normalize属性がTrueの場合、日付は月の末日まで丸められる
normalized_date = date + month_end
print(normalized_date)
# 出力: 2023-01-31
サンプルコード 2: 月末までの日数に丸めない
# normalize属性をFalseに設定
month_end = pd.tseries.offsets.MonthEnd(normalize=False)
# 日付は月の末日まで丸められない
normalized_date = date + month_end
print(normalized_date)
# 出力: 2023-02-01
サンプルコード 3: 異なる年の月末までの日数に丸める
# 2023年12月15日を作成
date = pd.to_datetime('2023-12-15')
# MonthEndオブジェクトを作成
month_end = pd.tseries.offsets.MonthEnd()
# normalize属性がTrueの場合、日付は月の末日まで丸められる
normalized_date = date + month_end
print(normalized_date)
# 出力: 2023-12-31
サンプルコード 4: MonthEndオブジェクトと他のDateOffsetオブジェクトを組み合わせて使用
# 2023年1月15日を作成
date = pd.to_datetime('2023-01-15')
# MonthEndオブジェクトとBusinessDayオブジェクトを作成
month_end = pd.tseries.offsets.MonthEnd()
business_day = pd.tseries.offsets.BusinessDay()
# 2ヶ月後の月末までの営業日数を進める
normalized_date = date + month_end * 2 + business_day
print(normalized_date)
# 出力: 2023-03-31
pandas.tseries.offsets.MonthEnd.normalize の代替方法
方法 1: .dt.floor メソッドを使用する
pandas
の DataFrame
や Series
オブジェクトには、.dt
属性があります。この属性を使用して、日付列に対してさまざまな操作を行うことができます。
.dt.floor
メソッドは、日付列を指定された単位まで切り捨てます。このメソッドを使用して、日付列を月の末日まで切り捨てることができます。
import pandas as pd
# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'date': pd.to_datetime(['2023-01-15', '2023-02-01', '2023-03-15'])})
# 日付列を月の末日まで切り捨てる
df['date'] = df['date'].dt.floor('M')
# 結果
# date
# 0 2023-01-31
# 1 2023-02-28
# 2 2023-03-31
方法 2: .apply メソッドを使用する
.apply
メソッドを使用して、日付列の各要素にカスタム関数を適用することができます。
def month_end(date):
return date.replace(day=date.days_in_month)
# 日付列を月の末日まで切り捨てる
df['date'] = df['date'].apply(month_end)
# 結果
# date
# 0 2023-01-31
# 1 2023-02-28
# 2 2023-03-31
方法 3: .map メソッドを使用する
.map
メソッドを使用して、日付列の各要素を辞書にマッピングすることができます。
month_end_map = {
1: 31,
2: 28,
3: 31,
4: 30,
5: 31,
6: 30,
7: 31,
8: 31,
9: 30,
10: 31,
11: 30,
12: 31
}
# 日付列を月の末日まで切り捨てる
df['date'] = df['date'].dt.month.map(month_end_map)
# 結果
# date
# 0 2023-01-31
# 1 2023-02-28
# 2 2023-03-31
これらの方法は、pandas.tseries.offsets.MonthEnd.normalize
の代替方法として使用できます。これらの方法のどれを使用するかは、状況によって異なります。
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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。
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