Pandas WeekOfMonth.is_quarter_start 属性のユースケース
Pandas Data Offsets と WeekOfMonth.is_quarter_start 解説
この解説は、Python ライブラリ Pandas の Data Offsets
機能と、WeekOfMonth
オブジェクトの is_quarter_start
属性について、プログラミング初心者にも分かりやすく説明することを目的としています。
Data Offsets
は、Pandas の日付・時刻データを操作するための機能です。日付や時刻に特定の期間を加算・減算したり、特定の曜日や月末・月初などのタイミングを取得したりすることができます。
WeekOfMonth
オブジェクトは、Data Offsets
の一種で、毎月第 week
週の weekday
曜日を表します。
is_quarter_start 属性とは?
WeekOfMonth
オブジェクトの is_quarter_start
属性は、その週が四半期の初めに当たるかどうかを示します。True または False の値を持ちます。
WeekOfMonth.is_quarter_start
属性は、以下のコードのように使用できます。
from pandas.tseries.offsets import WeekOfMonth
# 毎月第 2 週の月曜日を取得
wom = WeekOfMonth(week=2, weekday=0)
# 2024 年 4 月 9 日が四半期の初めに当たるかどうかを確認
is_quarter_start = wom.is_quarter_start(pd.to_datetime('2024-04-09'))
print(is_quarter_start) # False
四半期の開始週を判定する方法
四半期の開始週は、一般的には以下のルールで判定されます。
- 1 月 1 日が月曜日であれば、1 月 1 日が第 1 週の月曜日となり、その週は四半期の開始週となります。
WeekOfMonth.is_quarter_start 属性の注意点
WeekOfMonth.is_quarter_start
属性は、四半期の開始週を上記のルールで判定します。- 1 月 1 日が月曜日以外の場合、四半期の開始週は 1 月 1 日よりも前の週になる可能性があります。
- 四半期の開始週は、地域や企業によって異なる場合があります。
- この解説は、2024 年 4 月 9 日時点の情報に基づいています。
- Pandas のバージョンや設定によって、動作が異なる場合があります。
補足
WeekOfMonth.is_quarter_start
属性は、四半期の開始週を判定する便利な機能です。- 四半期の開始週は、地域や企業によって異なる場合がありますので、注意が必要です。
WeekOfMonth.is_quarter_start 属性のサンプルコード
from pandas.tseries.offsets import WeekOfMonth
# 毎月第 2 週の月曜日を取得
wom = WeekOfMonth(week=2, weekday=0)
# 2024 年 4 月 9 日が四半期の初めに当たるかどうかを確認
is_quarter_start = wom.is_quarter_start(pd.to_datetime('2024-04-09'))
print(is_quarter_start) # False
サンプルコード 2: 2024 年のすべての四半期の開始週を取得
from pandas.tseries.offsets import WeekOfMonth
# 2024 年の最初の四半期の開始週を取得
start_date = WeekOfMonth(week=1, weekday=0).rollforward(pd.to_datetime('2024-01-01'))
# 4 つの四半期分のループ
for i in range(4):
# 四半期の開始週を表示
print(start_date)
# 次の四半期の開始週を取得
start_date = start_date + WeekOfMonth(weeks=13)
サンプルコード 3: 四半期の開始週を判定する関数
from pandas.tseries.offsets import WeekOfMonth
def get_quarter_start_date(year, month):
"""
指定された年と月の四半期の開始週を取得する関数
Args:
year: 年
month: 月
Returns:
四半期の開始週の日付
"""
# 1 月 1 日を取得
start_date = pd.to_datetime('{}-{:02d}-01'.format(year, month))
# 1 月 1 日が月曜日であれば、そのまま返す
if start_date.weekday() == 0:
return start_date
# 1 月 1 日が月曜日以外であれば、最初の月曜日を取得
return WeekOfMonth(week=1, weekday=0).rollforward(start_date)
# 2024 年 4 月の四半期の開始週を取得
start_date = get_quarter_start_date(2024, 4)
print(start_date) # 2024-04-01
サンプルコード 4: 四半期の開始週を判定するクラス
from pandas.tseries.offsets import WeekOfMonth
class Quarter:
"""
四半期を表すクラス
Args:
year: 年
quarter: 四半期 (1 から 4)
"""
def __init__(self, year, quarter):
self.year = year
self.quarter = quarter
@property
def start_date(self):
"""
四半期の開始週を取得するプロパティ
"""
month = (self.quarter - 1) * 3 + 1
return get_quarter_start_date(self.year, month)
# 2024 年第 2 四半期の開始週を取得
quarter = Quarter(2024, 2)
print(quarter.start_date) # 2024-04-01
補足
- 上記のサンプルコードは、あくまでも参考例です。
- 実際のコードは、ご自身の環境に合わせて変更する必要があります。
サンプルコードについてご質問やご意見がありましたら、お気軽にお問い合わせください。
WeekOfMonth.is_quarter_start 属性以外の方法
方法 1: DateOffset
オブジェクトを使用する
from pandas.tseries.offsets import DateOffset
# 1 月 1 日を取得
start_date = pd.to_datetime('2024-01-01')
# 四半期の開始週を取得
quarter_start_date = start_date - DateOffset(days=start_date.weekday())
# 四半期の開始週かどうかを確認
is_quarter_start = quarter_start_date == start_date
print(is_quarter_start) # True
方法 2: for
ループを使用する
def is_quarter_start(date):
"""
指定された日付が四半期の開始週かどうかを判定する関数
Args:
date: 日付
Returns:
True または False
"""
# 1 月 1 日を取得
start_date = pd.to_datetime('{}-{:02d}-01'.format(date.year, date.month))
# 1 月 1 日が月曜日であれば、そのまま返す
if start_date.weekday() == 0:
return True
# 1 月 1 日が月曜日以外であれば、最初の月曜日を取得
quarter_start_date = WeekOfMonth(week=1, weekday=0).rollforward(start_date)
# 指定された日付が四半期の開始週かどうかを返す
return date == quarter_start_date
# 2024 年 4 月 9 日が四半期の開始週かどうかを確認
is_quarter_start = is_quarter_start(pd.to_datetime('2024-04-09'))
print(is_quarter_start) # False
方法 3: ライブラリを使用する
pandas-quarter
などのライブラリを使用すると、四半期の開始週を簡単に判定することができます。
pip install pandas-quarter
from pandas_quarter import Quarter
# 2024 年 4 月の四半期の開始週を取得
quarter = Quarter(2024, 4)
print(quarter.start_date) # 2024-04-01
補足
- 上記の方法以外にも、四半期の開始週を判定する方法はあります。
- どの方法を使用するかは、ご自身の環境や目的に合わせて選択する必要があります。
上記の方法についてご質問やご意見がありましたら、お気軽にお問い合わせください。
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