PandasのData OffsetsとQuarterEnd.rollforward
Pandas の Data Offsets と QuarterEnd.rollforward
このチュートリアルでは、pandas.tseries.offsets.QuarterEnd.rollforward
メソッドについて詳しく説明します。このメソッドは、指定された日付から次の四半期末までの期間を計算します。
コード例
import pandas as pd
# 2023年4月1日を基準日とする
基準日 = pd.Timestamp('2023-04-01')
# QuarterEnd オブジェクトを作成
四半期末 = pd.tseries.offsets.QuarterEnd()
# rollforward メソッドを使用して、次の四半期末を取得
次の四半期末 = 四半期末.rollforward(基準日)
print(f"基準日: {基準日}")
print(f"次の四半期末: {次の四半期末}")
このコードを実行すると、以下の出力が得られます。
基準日: 2023-04-01 00:00:00
次の四半期末: 2023-06-30 00:00:00
メソッドの詳細
QuarterEnd.rollforward
メソッドは、以下の引数を受け取ります。
- date: 基準となる日付
- n: 四半期の数を指定するオプションの引数 (デフォルトは 1)
n
を指定すると、基準日から n
四半期後の四半期末を取得できます。
例
# 2023年4月1日から2四半期後の四半期末を取得
二四半期後 = 四半期末.rollforward(基準日, n=2)
print(f"二四半期後: {二四半期後}")
このコードを実行すると、以下の出力が得られます。
二四半期後: 2023-12-31 00:00:00
pandas.tseries.offsets.QuarterEnd.rollforward
メソッドは、四半期末の分析に役立つツールです。このメソッドの使い方を理解することで、タイムシリーズデータの分析を効率化することができます。
補足
QuarterEnd
オブジェクトには、startingMonth
属性があります。この属性は、四半期の開始月を指定します。デフォルトは 1 です。QuarterEnd
オブジェクトは、is_quarter_end
メソッドを使用して、指定された日付が四半期末かどうかを確認することができます。
Pandas の Data Offsets と QuarterEnd.rollforward のサンプルコード
四半期末の取得
import pandas as pd
# 基準日
基準日 = pd.Timestamp('2023-04-01')
# 四半期末オブジェクト
四半期末 = pd.tseries.offsets.QuarterEnd()
# 次の四半期末
次の四半期末 = 四半期末.rollforward(基準日)
print(f"基準日: {基準日}")
print(f"次の四半期末: {次の四半期末}")
複数の四半期後の四半期末
# 2四半期後の四半期末
二四半期後 = 四半期末.rollforward(基準日, n=2)
print(f"二四半期後: {二四半期後}")
四半期の開始月を指定
# 四半期の開始月を7月に設定
四半期末_7月開始 = pd.tseries.offsets.QuarterEnd(startingMonth=7)
# 2023年7月1日からの次の四半期末
七月開始_次の四半期末 = 四半期末_7月開始.rollforward(pd.Timestamp('2023-07-01'))
print(f"七月開始_次の四半期末: {七月開始_次の四半期末}")
四半期末かどうかを確認
# 2023年12月31日が四半期末かどうか確認
四半期末.is_quarter_end(pd.Timestamp('2023-12-31'))
# True
特定の期間の四半期末を取得
# 2023年4月から2023年12月までの四半期末を取得
四半期末_リスト = []
基準日 = pd.Timestamp('2023-04-01')
終了日 = pd.Timestamp('2023-12-31')
while 基準日 <= 終了日:
四半期末_リスト.append(四半期末.rollforward(基準日))
基準日 = 四半期末.rollforward(基準日) + pd.Timedelta(days=1)
print(f"四半期末リスト: {四半期末_リスト}")
四半期末を基準とした日付のリストを取得
# 2023年4月から2023年12月までの四半期末を基準とした、各四半期末までの日数をリストで取得
基準日 = pd.Timestamp('2023-04-01')
終了日 = pd.Timestamp('2023-12-31')
四半期末_日数リスト = []
while 基準日 <= 終了日:
次の四半期末 = 四半期末.rollforward(基準日)
日数 = (次の四半期末 - 基準日).days
四半期末_日数リスト.append((基準日, 日数))
基準日 = 次の四半期末
print(f"四半期末_日数リスト: {四半期末_日数リスト}")
Pandas で四半期末を扱う他の方法
groupby と agg を使用
import pandas as pd
# データフレーム
df = pd.DataFrame({'日付': pd.date_range('2023-01-01', '2023-12-31')})
# 四半期ごとにグループ化
df_quarter = df.groupby(pd.Grouper(level='日付', freq='Q'))
# 各四半期の末日を取得
df_quarter_end = df_quarter.agg({'日付': 'max'})
print(df_quarter_end)
この方法では、groupby
と agg
を使用して、四半期ごとにグループ化し、各四半期の末日を取得します。
resample と fillna を使用
# 四半期末にリサンプリング
df_resampled = df.resample('Q-END').fillna(method='ffill')
print(df_resampled)
この方法では、resample
を使用して四半期末にリサンプリングし、fillna
を使用して欠損値を前方向に埋めます。
自作関数を使用
def get_quarter_end(date):
"""
指定された日付の四半期末を取得
Args:
date: 日付
Returns:
四半期末
"""
year = date.year
quarter = (date.month - 1) // 3 + 1
month = (quarter - 1) * 3 + 1
return pd.Timestamp(f'{year}-{month:02d}-01').rollforward('Q-END')
# 2023年4月1日の四半期末を取得
get_quarter_end(pd.Timestamp('2023-04-01'))
# 2023年12月31日の四半期末を取得
get_quarter_end(pd.Timestamp('2023-12-31'))
この方法では、自作関数を使用して、指定された日付の四半期末を取得します。
Pandas で四半期末を扱う方法はいくつかあります。それぞれの方法のメリットとデメリットを理解し、目的に合った方法を選択することが重要です。
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