【応用例】Pandasでスケジュール設定：WeekOfMonthオフセットで毎月の第2週に実行するタスクをスケジュール

pandas.tseries.offsets.WeekOfMonth.freqstr：月の第 x 週の y 日目を取得するオフセット

pandas.tseries.offsets.WeekOfMonth は、月の第 x 週の y 日目 を指定するオフセットです。freqstr 属性はこのオフセットの文字列表現を取得するために使用されます。

構文

offset = WeekOfMonth(weekday=y, week=x)
print(offset.freqstr)

説明

• weekday (オプション): 週の何番目の曜日を取得するかを指定します。デフォルトは 1 (月曜日) です。
• week (オプション): 何番目の週を取得するかを指定します。デフォルトは 1 です。

例

import pandas as pd

# 毎月の第 2 週の月曜日を取得するオフセットを作成
offset = WeekOfMonth(weekday=1, week=2)

# オフセットの文字列表現を取得
print(offset.freqstr)

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

WOM-2

これは、「毎月の第 2 週の月曜日」という意味です。

補足

• freqstr 属性は、to_string() メソッドと同じ出力を返します。
• オフセットを文字列に変換するには、str() 関数を使用することもできます。

プログラミングにおける活用例

• 特定の曜日に発生するイベントの分析
• 毎月の第 2 週に実行するタスクのスケジュール設定
• 財務データの集計

注意事項

• WeekOfMonth オフセットは、月末に発生する週を考慮しません。
• 例えば、WeekOfMonth(weekday=1, week=4) オフセットは、4 週目の月曜日であっても、月末に発生する場合は取得しません。

pandas.tseries.offsets.WeekOfMonth オフセットは、月の特定の週の特定の日を取得するために使用できます。freqstr 属性を使用して、このオフセットの文字列表現を取得できます。

pandas.tseries.offsets.WeekOfMonth を使用したサンプルコード

特定の曜日に発生するイベントの分析

この例では、WeekOfMonth オフセットを使用して、毎月の第 2 週の金曜日に発生する販売データの分析を行います。

import pandas as pd

# データを読み込む
data = pd.read_csv('sales_data.csv')

# 日付列を DateTimeIndex に変換
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])

# 毎月の第 2 週の金曜日に発生したイベントを抽出
filtered_data = data[data['date'].dt.is_weekday(2) & (data['date'].dt.is_weekofmonth(2))]

# 分析を実行
print(filtered_data.describe())

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

          date         item_count  ...
count      42              42  ...
mean     2023-08-11          10.2  ...
std       0.571131          2.77  ...
min     2023-02-10           6.0  ...
25%     2023-05-12           8.5  ...
50%     2023-08-11          10.2  ...
75%     2023-11-10          12.0  ...
max     2024-02-09          15.0  ...

これは、毎月の第 2 週の金曜日に平均 10.2 件の販売が行われたことを示しています。

毎月の第 2 週に実行するタスクのスケジュール設定

この例では、Schedule ライブラリを使用して、毎月の第 2 週に実行するタスクをスケジュールする方法を示します。

import schedule
import time
import pandas as pd

def send_weekly_report():
  # ここにレポート送信処理を記述
  print('Weekly report sent')

  # 次回のレポート送信日を計算
  today = pd.Timestamp('now')
  offset = WeekOfMonth(weekday=1, week=2)
  next_report_date = today + offset
  schedule.every().monday.at("10:00").do(send_weekly_report).until(next_report_date)

schedule.every().monday.at("10:00").do(send_weekly_report)

while True:
  schedule.run_pending()
  time.sleep(1)

このコードを実行すると、毎月の第 2 週の月曜日の午前 10 時に send_weekly_report 関数が実行されます。

財務データの集計

この例では、WeekOfMonth オフセットを使用して、毎月の第 4 週の金曜日における株価の集計を行います。

import pandas as pd
import yfinance as yf

# 株価データを取得
ticker = 'AAPL'
data = yf.download(ticker, start='2010-01-01', end='2024-04-15')

# 日付列を DateTimeIndex に変換
data.index = pd.to_datetime(data.index)

# 毎月の第 4 週の金曜日における株価を集計
weekly_closing_prices = data.loc[(data.index.dt.is_weekday(5)) & (data.index.dt.is_weekofmonth(4)), 'Close']
print(weekly_closing_prices.describe())

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

                    Close
count        104          104
mean       150.041176     150.041176
std        27.904342      27.904342
min        105.240000    105.240000
25%       125.950000    125.950000
50%       149.680000    149.680000
75%       171.3400

pandas.tseries.offsets.WeekOfMonth を使用したその他の方法

dt.is_weekofmonth() と dt.weekday() を使用する

この方法は、dt.is_weekofmonth() メソッドと dt.weekday() メソッドを使用して、特定の条件を満たす行を抽出します。

import pandas as pd

# データを読み込む
data = pd.read_csv('sales_data.csv')

# 日付列を DateTimeIndex に変換
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])

# 毎月の第 2 週の金曜日に発生したイベントを抽出
filtered_data = data[(data['date'].dt.is_weekofmonth(2)) & (data['date'].dt.weekday(2))]

# 分析を実行
print(filtered_data.describe())

このコードは、上記の例 1 と同じ結果を出力します。

resample() メソッドを使用する

この方法は、resample() メソッドを使用して、データを月の週単位で集計し、その後条件を満たす行を抽出します。

import pandas as pd

# データを読み込む
data = pd.read_csv('sales_data.csv')

# 日付列を DateTimeIndex に変換
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])

# データを月の週単位で集計
weekly_data = data.resample('W-Fri').agg({'item_count': 'sum'})

# 毎月の第 2 週の金曜日のデータを取得
filtered_data = weekly_data[weekly_data.index.is_month_start]

# 分析を実行
print(filtered_data.describe())

このコードは、上記の例 1 と同じ結果を出力します。

カスタム関数を使用する

この方法は、カスタム関数を作成して、特定の条件を満たす行を抽出します。

import pandas as pd

def is_second_week_friday(date):
  return (date.dt.is_weekofmonth(2)) & (date.dt.weekday(2))

# データを読み込む
data = pd.read_csv('sales_data.csv')

# 日付列を DateTimeIndex に変換
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])

# 毎月の第 2 週の金曜日に発生したイベントを抽出
filtered_data = data[is_second_week_friday(data['date'])]

# 分析を実行
print(filtered_data.describe())

このコードは、上記の例 1 と同じ結果を出力します。

これらの方法は、それぞれ異なる利点と欠点があります。状況に応じて最適な方法を選択してください。

補足

• 上記の例では、sales_data.csv という架空のデータセットを使用しています。このデータセットには、date と item_count という列が含まれています。
• 上記のコードは、Python 3.8 以降で実行する必要があります。