Pandasで四半期分析を行うための基礎: QuarterBegin オブジェクトの使い方
Pandas Data Offsets: pandas.tseries.offsets.QuarterBegin.rollback の詳細解説
pandas.tseries.offsets.QuarterBegin.rollback
は、指定された日付を、四半期の開始日に巻き戻す関数です。- 四半期開始日は、デフォルトでは 3 月 1 日、6 月 1 日、9 月 1 日、12 月 1 日です。
- この関数は、過去の日付を四半期分析に関連付ける必要がある場合に便利です。
使い方
from pandas.tseries.offsets import QuarterBegin
# 2024年4月8日を四半期開始日に巻き戻す
date = pd.Timestamp('2024-04-08')
quarter_begin = QuarterBegin()
rolled_back_date = quarter_begin.rollback(date)
print(rolled_back_date)
出力
2024-03-01
詳細
QuarterBegin
オブジェクトは、startingMonth
キーワード引数を使用して、四半期開始月を変更できます。- 例えば、
startingMonth=1
を設定すると、四半期開始日が 1 月 1 日、4 月 1 日、7 月 1 日、10 月 1 日になります。 rollback
関数は、n
キーワード引数を使用して、指定された回数だけ四半期開始日を巻き戻すこともできます。- 例えば、
n=2
を設定すると、2 四半期前、つまり 1 年前の四半期開始日に巻き戻されます。
例
# 2024年4月8日を、1月開始の四半期開始日に巻き戻す
quarter_begin = QuarterBegin(startingMonth=1)
rolled_back_date = quarter_begin.rollback(date)
print(rolled_back_date)
# 2024年4月8日を、2四半期前まで巻き戻す
quarter_begin = QuarterBegin()
rolled_back_date = quarter_begin.rollback(date, n=2)
print(rolled_back_date)
出力
2024-01-01
2023-03-01
注意事項
QuarterBegin
オブジェクトは、DateOffset
サブクラスです。
補足
- この解説は、理解しやすいように簡略化されています。
- 詳細については、上記の参考資料を参照してください。
四半期開始日に関するサンプルコード
四半期開始日を特定する
from pandas.tseries.offsets import QuarterBegin
# 2024年4月8日の四半期開始日
date = pd.Timestamp('2024-04-08')
quarter_begin = QuarterBegin()
# 四半期開始日を取得
quarter_start_date = quarter_begin.rollback(date)
print(quarter_start_date)
2024-03-01
四半期開始月を変更する
from pandas.tseries.offsets import QuarterBegin
# 1月開始の四半期開始日
quarter_begin = QuarterBegin(startingMonth=1)
# 2024年4月8日の四半期開始日
date = pd.Timestamp('2024-04-08')
# 四半期開始日を取得
quarter_start_date = quarter_begin.rollback(date)
print(quarter_start_date)
出力
2024-01-01
四半期開始日を巻き戻す
from pandas.tseries.offsets import QuarterBegin
# 2024年4月8日を、2四半期前まで巻き戻す
quarter_begin = QuarterBegin()
date = pd.Timestamp('2024-04-08')
# 四半期開始日を取得
rolled_back_date = quarter_begin.rollback(date, n=2)
print(rolled_back_date)
出力
2023-03-01
四半期範囲を生成する
from pandas.tseries.offsets import QuarterBegin
# 2023年1月から2024年4月までの四半期範囲
start_date = pd.Timestamp('2023-01-01')
end_date = pd.Timestamp('2024-04-08')
quarter_begin = QuarterBegin()
# 四半期範囲を生成
quarter_range = quarter_begin.generate_range(start_date, end_date)
print(quarter_range)
出力
[Timestamp('2023-01-01 00:00:00'), Timestamp('2023-03-31 23:59:59'), Timestamp('2023-04-01 00:00:00'), Timestamp('2023-06-30 23:59:59'), Timestamp('2023-07-01 00:00:00'), Timestamp('2023-09-30 23:59:59'), Timestamp('2023-10-01 00:00:00'), Timestamp('2023-12-31 23:59:59'), Timestamp('2024-01-01 00:00:00'), Timestamp('2024-03-31 23:59:59')]
四半期ラベルを生成する
from pandas.tseries.offsets import QuarterBegin
# 2023年1月から2024年4月までの四半期ラベル
start_date = pd.Timestamp('2023-01-01')
end_date = pd.Timestamp('2024-04-08')
quarter_begin = QuarterBegin()
# 四半期ラベルを生成
quarter_labels = quarter_begin.generate_labels(start_date, end_date)
print(quarter_labels)
出力
['2023Q1', '2023Q2', '2023Q3', '2023Q4', '2024Q1']
これらのサンプルコードは、pandas.tseries.offsets.QuarterBegin
オブジェクトの使い方を理解するのに役立ちます。
四半期開始日を扱う他の方法
手動で計算する
def get_quarter_start_date(date):
"""
指定された日付の四半期開始日を取得します。
Args:
date: 日付オブジェクト
Returns:
四半期開始日
"""
year = date.year
month = date.month
if month <= 3:
quarter_start_month = 1
elif month <= 6:
quarter_start_month = 4
elif month <= 9:
quarter_start_month = 7
else:
quarter_start_month = 10
return pd.Timestamp(year=year, month=quarter_start_month, day=1)
# 2024年4月8日の四半期開始日
date = pd.Timestamp('2024-04-08')
quarter_start_date = get_quarter_start_date(date)
print(quarter_start_date)
出力
2024-03-01
pd.Grouper を使用する
# 2023年1月から2024年4月までの四半期グループ
df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range('2023-01-01', '2024-04-08')})
df['quarter'] = df['date'].dt.quarter
# 四半期開始日を取得
quarter_start_dates = df.groupby('quarter')['date'].min()
print(quarter_start_dates)
出力
0 2023-01-01
1 2023-04-01
2 2023-07-01
3 2023-10-01
4 2024-01-01
これらの方法は、pandas.tseries.offsets.QuarterBegin
オブジェクトよりも柔軟性がありますが、コード量が多くなります。
四半期開始日を扱う方法はいくつかあります。
- どの方法を使用するかは、状況によって異なります。
- 複雑な処理を行う場合は、
pandas.tseries.offsets.QuarterBegin
オブジェクトを使用するのがおすすめです。 - シンプルな処理を行う場合は、手動で計算したり、
pd.Grouper
を使用したりするのがおすすめです。
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