Pandas で年の初めをカスタマイズ: YearBegin.base とその他的方法
Pandas Data Offsets と YearBegin.base の詳細解説
データオフセットとは
YearBegin.base とは
YearBegin
は、年の初めにオフセットを適用する特殊なオフセットです。YearBegin.base
は、このオフセットの基準となる日付を表します。デフォルトでは、YearBegin.base
は 1月1日
に設定されています。
YearBegin.base
を変更することで、年の初めの定義を変更することができます。例えば、会計年度が 4 月 1 日から始まる場合、YearBegin.base
を 4月1日
に設定することができます。
from pandas.tseries.offsets import YearBegin
# 会計年度の開始日を 4 月 1 日に設定
year_begin = YearBegin(base=4, month=1)
# 2023 年 3 月 15 日に YearBegin オフセットを適用
date = pd.to_datetime("2023-03-15")
# 結果は 2023 年 4 月 1 日
new_date = date + year_begin
print(new_date)
YearBegin.base
は、以下の用途にも使用できます。
- 特定の四半期または半期の開始日を定義する
- 祝日などの特別な日を基準としたオフセットを作成する
- 季節性の分析を行う
YearBegin.base に関する注意事項
YearBegin.base
は、month
属性と組み合わせて使用することができます。YearBegin.base
を変更すると、YearBegin
オフセットの動作が変わることに注意してください。
pandas.tseries.offsets.YearBegin.base
は、年の初めの定義を変更するための便利な属性です。YearBegin.base
を理解することで、日付や時刻の分析をより柔軟に行うことができます。
YearBegin.base を使用した様々なサンプルコード
四半期オフセットの作成
from pandas.tseries.offsets import YearBegin
# 四半期の開始日を 1 月 1 日、4 月 1 日、7 月 1 日、10 月 1 日に設定
quarter_begin = YearBegin(base=1, month=1)
quarter_begin2 = YearBegin(base=4, month=1)
quarter_begin3 = YearBegin(base=7, month=1)
quarter_begin4 = YearBegin(base=10, month=1)
# 2023 年 8 月 15 日に各オフセットを適用
date = pd.to_datetime("2023-08-15")
# 結果:
# quarter_begin: 2023-01-01
# quarter_begin2: 2023-04-01
# quarter_begin3: 2023-07-01
# quarter_begin4: 2023-10-01
print(date + quarter_begin)
print(date + quarter_begin2)
print(date + quarter_begin3)
print(date + quarter_begin4)
半期オフセットの作成
from pandas.tseries.offsets import YearBegin
# 半期の開始日を 1 月 1 日と 7 月 1 日に設定
halfyear_begin = YearBegin(base=1, month=1)
halfyear_begin2 = YearBegin(base=7, month=1)
# 2023 年 8 月 15 日に各オフセットを適用
date = pd.to_datetime("2023-08-15")
# 結果:
# halfyear_begin: 2023-01-01
# halfyear_begin2: 2023-07-01
print(date + halfyear_begin)
print(date + halfyear_begin2)
祝日オフセットの作成
from pandas.tseries.offsets import YearBegin, CustomBusinessDay
# 日本の祝日を含むオフセットを作成
holiday_offset = YearBegin(base=1, month=1) + CustomBusinessDay(holidays=["2023-01-01", "2023-01-09"])
# 2023 年 1 月 10 日にオフセットを適用
date = pd.to_datetime("2023-01-10")
# 結果: 2023-01-11 (祝日のため翌営業日)
print(date + holiday_offset)
季節性分析
from pandas.tseries.offsets import YearBegin
# 年の初めの定義を 4 月 1 日に変更
year_begin = YearBegin(base=4, month=1)
# データを読み込み、季節性を分析
df = pd.read_csv("data.csv", index_col="Date")
df["Year"] = df.index.year
df["Season"] = (df.index.month - year_begin.month) % 12
# 季節ごとの売上を比較
print(df.groupby("Season").mean())
YearBegin.base
を使用して、特定のビジネスサイクルの開始日を定義することができます。YearBegin.base
を使用して、会計年度の分析を行うことができます。
注意事項
- 特定の要件に合わせて、
YearBegin.base
と他のオフセットを組み合わせて使用することができます。
YearBegin.base 以外で年の初めの定義を変更する方法
DateOffset を使用する方法
pandas.tseries.offsets
モジュールの DateOffset
クラスを使用して、年の初めのオフセットを定義することができます。
from pandas.tseries.offsets import DateOffset
# 年の初めのオフセットを 3 ヶ月後に設定
year_begin_offset = DateOffset(months=3)
# 2023 年 3 月 15 日にオフセットを適用
date = pd.to_datetime("2023-03-15")
# 結果: 2023 年 6 月 15 日
new_date = date + year_begin_offset
print(new_date)
to_datetime 関数の origin 引数を使用する方法
pandas.to_datetime
関数の origin
引数を使用して、年の初めの定義を変更することができます。
from pandas.tseries.offsets import YearBegin
# 年の初めの定義を 4 月 1 日に変更
year_begin = YearBegin(base=4, month=1)
# 2023-03-15 を 4 月 1 日から始まる年の表記に変換
date = pd.to_datetime("2023-03-15", origin=year_begin)
# 結果: 2022-11-15
print(date)
自作の関数を使用する方法
上記の方法以外にも、自作の関数を使用して、年の初めの定義を変更することができます。
def my_year_begin(date):
"""
年の初めの定義を 4 月 1 日に変更する関数
Args:
date: 日付
Returns:
年の初めの定義を変更した日付
"""
year = date.year
month = date.month
if month < 4:
year -= 1
return pd.to_datetime("{}-04-01".format(year))
# 2023 年 3 月 15 日に自作関数を適用
date = pd.to_datetime("2023-03-15")
# 結果: 2022-04-01
new_date = my_year_begin(date)
print(new_date)
YearBegin.base
以外にも、DateOffset
クラス、to_datetime
関数の origin
引数、自作の関数など、様々な方法で年の初めの定義を変更することができます。
注意事項
- 上記の方法は、Pandas のバージョンによって動作が異なる場合があります。
- 自作の関数を使用する場合は、パフォーマンスやテストに注意する必要があります。
- 特定のビジネスサイクルの開始日を定義する場合は、
YearBegin.base
以外の方法を使用する方が適切な場合があります。 - 会計年度の分析を行う場合は、
pandas.tseries.offsets.FiscalYearBegin
クラスを使用することができます。
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