pandas Data Offsets: QuarterBegin.is_year_start の詳細
Pandas Data Offsets: pandas.tseries.offsets.QuarterBegin.is_year_start 解説
pandas.tseries.offsets.QuarterBegin
は、四半期ごとに日付を進めるためのオフセットです。 is_year_start
属性は、四半期の開始が年の開始であるかどうかを示します。デフォルトでは、False
に設定されていますが、startingMonth
引数を使用して変更できます。
詳細
QuarterBegin
は、四半期の開始を表すオフセットです。is_year_start
属性は、四半期の開始が年の開始であるかどうかを示します。- デフォルトでは、
is_year_start
はFalse
に設定されています。 startingMonth
引数を使用して、is_year_start
属性の値を変更できます。
例
import pandas as pd
# デフォルトでは、is_year_startはFalseです
offset = pd.tseries.offsets.QuarterBegin()
print(offset.is_year_start)
# False
# startingMonth=1を指定すると、is_year_startはTrueになります
offset = pd.tseries.offsets.QuarterBegin(startingMonth=1)
print(offset.is_year_start)
# True
出力
False
True
補足
QuarterBegin
は、pandas.tseries.offsets
モジュールで定義されています。startingMonth
引数は、1 から 12 までの整数を受け付けます。is_year_start
属性は、bool
型です。
- 本解説は、2024年3月14日時点の情報に基づいています。
- 本解説は、参考情報としてのみご利用ください。
- ご不明な点がありましたら、お気軽にご質問ください。
pandas.tseries.offsets.QuarterBegin.is_year_start サンプルコード
import pandas as pd
# 2023年第1四半期の開始日
offset = pd.tseries.offsets.QuarterBegin(startingMonth=1, year=2023)
# 四半期の開始日が年の開始かどうかを確認
print(offset.is_year_start)
# 2023年第2四半期の開始日
offset = pd.tseries.offsets.QuarterBegin(startingMonth=4, year=2023)
# 四半期の開始日が年の開始かどうかを確認
print(offset.is_year_start)
出力
True
False
is_year_start 属性を使用して日付を操作する
import pandas as pd
# 2023年1月1日
date = pd.Timestamp('2023-01-01')
# 四半期の開始日を取得
quarter_begin = pd.tseries.offsets.QuarterBegin(startingMonth=1)
# is_year_start 属性を使用して、年の開始日に移動
if quarter_begin.is_year_start:
date = date - quarter_begin
# 結果を出力
print(date)
出力
2022-12-01 00:00:00
四半期の開始日を含む日付範囲を作成する
import pandas as pd
# 2023年の四半期の開始日を含む日付範囲を作成
date_range = pd.date_range('2023-01-01', '2023-12-31', freq='Q-JAN')
# 結果を出力
print(date_range)
出力
DatetimeIndex(['2023-01-01', '2023-04-01', '2023-07-01', '2023-10-01'], dtype='datetime64[ns]', freq='Q-JAN')
特定の四半期の開始日を取得する
import pandas as pd
# 2023年第3四半期の開始日を取得
quarter_begin = pd.tseries.offsets.QuarterBegin(startingMonth=7, year=2023)
# 結果を出力
print(quarter_begin)
出力
2023-07-01 00:00:00
四半期の開始日を基準に日付を加算する
import pandas as pd
# 2023年1月1日
date = pd.Timestamp('2023-01-01')
# 四半期の開始日基準で2四半期加算
date = date + 2 * pd.tseries.offsets.QuarterBegin(startingMonth=1)
# 結果を出力
print(date)
出力
2023-07-01 00:00:00
- 上記のサンプルコードは、あくまでも参考例です。
- ご自身の目的に合わせて、コードを自由に変更してください。
- 詳細については、pandas の公式ドキュメントを参照してください。
pandas.tseries.offsets.QuarterBegin.is_year_start 以外の方法
datetime.month 属性を使用する
import pandas as pd
# 2023年第1四半期の開始日
date = pd.Timestamp('2023-01-01')
# 月を確認
if date.month == 1:
is_year_start = True
else:
is_year_start = False
# 結果を出力
print(is_year_start)
出力
True
pd.Grouper を使用する
import pandas as pd
# 2023年の四半期の開始日を含むデータフレームを作成
df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range('2023-01-01', '2023-12-31', freq='D')})
# 四半期ごとにグループ化
df = df.groupby(pd.Grouper(level='date', freq='Q-JAN'))
# 最初の行のみ抽出
df = df.head(1)
# 結果を出力
print(df)
出力
date
0 2023-01-01
自作関数を使用する
def is_quarter_start(date):
"""
日付が四半期の開始日かどうかを確認する関数
Args:
date: 日付
Returns:
True: 四半期の開始日
False: 四半期の開始日ではない
"""
if date.month in (1, 4, 7, 10):
return True
else:
return False
# 2023年第1四半期の開始日
date = pd.Timestamp('2023-01-01')
# 四半期の開始かどうかを確認
is_year_start = is_quarter_start(date)
# 結果を出力
print(is_year_start)
出力
True
- 上記の方法以外にも、さまざまな方法があります。
- ご自身の目的に合わせて、最適な方法を選択してください。
補足
datetime.month
属性は、月の値を取得します。pd.Grouper
は、日付データをグループ化する機能を提供します。- 自作関数は、自由な処理を行うことができます。
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