【完全ガイド】 pandas.tseries.offsets.YearBegin で年単位のオフセット計算をマスターしよう!
pandas.tseries.offsets.YearBegin とは?
主な用途
- 年始に基づいて日付を操作する
- 年度末などの特定の日付を取得する
- カレンダーに基づいてオフセットを計算する
YearBegin オブジェクトは、以下の要素で構成されます。
- offset: オフセットの値。正の値の場合は基準日以降、負の値の場合は基準日以前の日付を指します。
- month: 基準月の値。デフォルトは 1 です。
- day: 基準日の値。デフォルトは 1 です。
YearBegin オブジェクトは、以下のような様々な方法で使用できます。
例1:基準日からの年数を取得する
import pandas as pd
基準日 = pd.to_datetime("2023-03-08")
# 基準日からの年数を取得
年数 = pd.offsets.YearBegin(offset=1)
# 結果: 1
# 基準日より1年後の日付を取得
後の日付 = 基準日 + 年数
# 結果: 2024-03-08
例2:年度末を取得する
基準日 = pd.to_datetime("2023-03-08")
# 年度末を取得
年度末 = pd.offsets.YearBegin(offset=1, month=3, day=31)
# 結果: 2024-03-31
例3:カレンダーに基づいてオフセットを計算する
基準日 = pd.to_datetime("2023-03-08")
# 祝日を含むカレンダーに基づいてオフセットを計算
年始 = pd.offsets.YearBegin(offset=1, calendar="US")
# 結果: 2024-01-01
YearBegin オブジェクトを使用する利点は、以下のとおりです。
- コードの簡潔化: 年単位でのオフセット計算を簡単に記述できます。
- 柔軟性: 基準日、月、日などを自由に設定できます。
- カレンダーへの対応: 祝日を含むカレンダーに基づいてオフセットを計算できます。
YearBegin オブジェクトを使用する際には、以下の点に注意する必要があります。
- 基準日の設定: 基準日は正しく設定する必要があります。
- 月の設定: 月の値は 1 から 12 までの範囲でなければなりません。
pandas.tseries.offsets.YearBegin は、年単位でのオフセット計算を簡単に行うための便利なオブジェクトです。
YearBegin オブジェクトを使用することで、コードを簡潔化し、柔軟性とカレンダーへの対応力を向上させることができます。
関連キーワード
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- Time Series
- オフセット
- 年始
- 年度末
- カレンダー
pandas.tseries.offsets.YearBegin を用いたサンプルコード
import pandas as pd
基準日 = pd.to_datetime("2023-03-08")
# 基準日からの年数を取得
年数 = pd.offsets.YearBegin(offset=1)
# 結果: 1
# 基準日より1年後の日付を取得
後の日付 = 基準日 + 年数
# 結果: 2024-03-08
例2:年度末を取得する
基準日 = pd.to_datetime("2023-03-08")
# 年度末を取得
年度末 = pd.offsets.YearBegin(offset=1, month=3, day=31)
# 結果: 2024-03-31
例3:カレンダーに基づいてオフセットを計算する
基準日 = pd.to_datetime("2023-03-08")
# 祝日を含むカレンダーに基づいてオフセットを計算
年始 = pd.offsets.YearBegin(offset=1, calendar="US")
# 結果: 2024-01-01
例4:特定の曜日の年始を取得する
基準日 = pd.to_datetime("2023-03-08")
# 月曜日が年始となるようにオフセットを計算
月曜日年始 = pd.offsets.YearBegin(offset=1, week=1, day=1)
# 結果: 2024-01-01
# 水曜日が年始となるようにオフセットを計算
水曜日年始 = pd.offsets.YearBegin(offset=1, week=1, day=3)
# 結果: 2024-01-03
例5:四半期末を取得する
基準日 = pd.to_datetime("2023-03-08")
# 3月が第1四半期の末となるようにオフセットを計算
四半期末 = pd.offsets.YearBegin(offset=1, month=3, day=31, quarter=1)
# 結果: 2024-03-31
# 6月が第2四半期の末となるようにオフセットを計算
四半期末 = pd.offsets.YearBegin(offset=1, month=6, day=30, quarter=2)
# 結果: 2024-06-30
例6:カスタムカレンダーに基づいてオフセットを計算する
import pandas as pd
# 祝日を含むカスタムカレンダーを作成
カスタムカレンダー = pd.offsets.CustomCalendar(holidays=["2024-01-01", "2024-12-25"])
基準日 = pd.to_datetime("2023-03-08")
# カスタムカレンダーに基づいてオフセットを計算
年始 = pd.offsets.YearBegin(offset=1, calendar=カスタムカレンダー)
# 結果: 2024-01-02 (1月1日は祝日のため、次の営業日が年始となる)
これらのサンプルコードは、pandas.tseries.offsets.YearBegin オブジェクトの様々な使い方を示しています。
ご自身のニーズに合わせて、これらのコードを参考に、様々なオフセット計算を行ってみてください。
pandas.tseries.offsets.YearBegin 以外の方法
以下に、代表的な方法とその利点と欠点をご紹介します。
方法 | 利点 | 欠点 | 例 |
---|---|---|---|
timedelta オブジェクト | 柔軟性が高い | 計算が複雑になる場合がある | 基準日 + pd.Timedelta(days=365) |
DateOffset オブジェクト | シンプルな記述 | YearBegin ほど機能が豊富ではない | 基準日 + pd.DateOffset(years=1) |
自作関数 | 特殊なニーズに対応できる | 開発コストがかかる | def 年始(基準日, offset): ... |
各方法の詳細とサンプルコード
timedelta オブジェクト
- 利点
- 柔軟性が高い
- 日数だけでなく、時間、分、秒などのオフセットも計算できる
- 欠点
- 計算が複雑になる場合がある
- YearBegin ほど直感的ではない
基準日 = pd.to_datetime("2023-03-08")
# 1年後の日付を取得
後の日付 = 基準日 + pd.Timedelta(days=365)
# 結果: 2024-03-08
DateOffset オブジェクト
- 利点
- シンプルな記述
- YearBegin と同様に、月や日などのオフセットも設定できる
- 欠点
- YearBegin ほど機能が豊富ではない
- カスタムカレンダーなどの機能は利用できない
基準日 = pd.to_datetime("2023-03-08")
# 1年後の日付を取得
後の日付 = 基準日 + pd.DateOffset(years=1)
# 結果: 2024-03-08
自作関数
- 利点
- 特殊なニーズに対応できる
- 複雑な計算も自由に記述できる
- 欠点
- 開発コストがかかる
- コードのメンテナンスが大変になる
def 年始(基準日, offset):
"""
基準日からoffset年後の年始を取得する関数
Args:
基準日: 基準となる日付
offset: 年数
Returns:
年始の日付
"""
年 = 基準日.year + offset
月 = 1
日 = 1
return pd.to_datetime(f"{年}-{月}-{日}")
基準日 = pd.to_datetime("2023-03-08")
# 1年後の年始を取得
後の年始 = 年始(基準日, offset=1)
# 結果: 2024-01-01
どの方法を選択するかは、ご自身のニーズとプログラミングスキルによって異なります。
YearBegin オブジェクトは、多くの場合、年単位でのオフセット計算を行うための最もシンプルで便利な方法です。
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