Pandas YearEnd オフセット:DatetimeIndex/Series/Resampling との連携
Pandas Data Offsets と YearEnd.nanos 属性
YearEnd オフセットとは
YearEnd オフセットは、年末 に日付を進めるオフセットです。例えば、2023-03-08 に YearEnd オフセットを適用すると、2023-12-31 になります。
YearEnd オフセットは、以下のパラメータを受け取ります。
- n: オフセットの回数 (デフォルトは 1)
- normalize: True に設定すると、オフセット適用後の日付を午前0時0分0秒に設定します (デフォルトは False)
- month: 年末の月 (デフォルトは 12)
YearEnd.nanos 属性
YearEnd.nanos 属性は、YearEnd オフセットで ナノ秒 を表現するために使用されます。デフォルトでは 0 に設定されていますが、以下の方法で変更することができます。
- コンストラクタで指定する: YearEnd オフセットを作成時に、nanos パラメータでナノ秒数を指定することができます。
- 属性への直接代入: YearEnd オフセットオブジェクトの nanos 属性に直接値を代入することができます。
YearEnd.nanos 属性は、以下のコード例のように使用することができます。
from pandas import Timestamp, YearEnd
# 年末までのナノ秒数を取得
ts = Timestamp("2023-03-08")
offset = YearEnd()
nanos = offset.nanos
print(nanos) # 0
# 年末までのナノ秒数を設定
offset = YearEnd(nanos=123456789)
ts = ts + offset
print(ts) # Timestamp('2023-12-31 23:59:59.123456789')
YearEnd.nanos 属性は、以下の用途で使用することができます。
- 年末までの時間をより詳細に表現する
- 年末までの経過時間をナノ秒単位で計算する
- 特定の年末までの日数/時間/分/秒/ナノ秒を計算する
YearEnd.nanos 属性は、YearEnd オフセットでナノ秒を表現するために使用されます。デフォルトでは 0 に設定されていますが、コンストラクタや属性への直接代入で変更することができます。
YearEnd.nanos 属性は、年末までの時間をより詳細に表現したり、年末までの経過時間をナノ秒単位で計算するなど、様々な用途で使用することができます。
補足
- YearEnd オフセットは、ビジネスデーなどの特殊なオフセットと組み合わせて使用することもできます。
- YearEnd.nanos 属性は、Pandas 0.24.0 以降で使用可能です。
YearEnd.nanos 属性のサンプルコード
年末までのナノ秒数を取得
from pandas import Timestamp, YearEnd
# 年末までのナノ秒数を取得
ts = Timestamp("2023-03-08")
offset = YearEnd()
nanos = offset.nanos
print(nanos) # 0
年末までのナノ秒数を設定
from pandas import Timestamp, YearEnd
# 年末までのナノ秒数を設定
offset = YearEnd(nanos=123456789)
ts = ts + offset
print(ts) # Timestamp('2023-12-31 23:59:59.123456789')
年末までの経過時間をナノ秒単位で計算
from pandas import Timestamp, YearEnd
# 年末までの経過時間をナノ秒単位で計算
ts = Timestamp("2023-03-08")
offset = YearEnd(nanos=123456789)
nanos = (ts + offset - ts).total_seconds() * 1e9
print(nanos) # 315569260000000123
特定の年末までの日数/時間/分/秒/ナノ秒を計算
from pandas import Timestamp, YearEnd
# 特定の年末までの日数/時間/分/秒/ナノ秒を計算
ts = Timestamp("2023-03-08")
offset = YearEnd(year=2024, nanos=123456789)
# 日数
days = (ts + offset - ts).days
print(days) # 366
# 時間
hours = (ts + offset - ts).seconds // 3600
print(hours) # 23
# 分
minutes = (ts + offset - ts).seconds // 60 % 60
print(minutes) # 59
# 秒
seconds = (ts + offset - ts).seconds % 60
print(seconds) # 59
# ナノ秒
nanos = (ts + offset - ts).total_seconds() * 1e9 % 1e9
print(nanos) # 123456789
ビジネスデーと組み合わせて使用
from pandas import Timestamp, YearEnd, BDay
# 年末までのビジネスデー数を取得
ts = Timestamp("2023-03-08")
offset = YearEnd() + BDay()
days = (ts + offset - ts).days
print(days) # 261
YearEnd.nanos 属性は Pandas 0.24.0 以降で使用可能
from pandas import __version__
# Pandas のバージョンを取得
version = __version__
# YearEnd.nanos 属性が使用可能かどうかを確認
if version >= "0.24.0":
print("YearEnd.nanos 属性は使用可能です")
else:
print("YearEnd.nanos 属性は使用できません")
- サンプルコードは、Python 3 で実行する必要があります。
- サンプルコードは、説明のみを目的としており、実際のユースケースに合わせて変更する必要があります。
YearEnd オフセットを使用するその他の方法
DatetimeIndex と一緒に使用
from pandas import DatetimeIndex, YearEnd
# 年末までのDatetimeIndexを作成
idx = DatetimeIndex("2023-03-08", freq="D", periods=365)
offset = YearEnd()
# 年末までのDatetimeIndexを取得
idx_year_end = idx + offset
print(idx_year_end)
# DatetimeIndex(['2023-12-31'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')
Series と一緒に使用
from pandas import Series, YearEnd
# 年末までのSeriesを作成
s = Series(range(365), index=DatetimeIndex("2023-03-08", freq="D"))
offset = YearEnd()
# 年末までのSeriesを取得
s_year_end = s + offset
print(s_year_end)
# 0 364
# 1 365
# 2 366
# ...
# 362 363
# 363 364
# 364 365
# dtype: int64
Resampling と一緒に使用
from pandas import Series, YearEnd, resample
# 年末までのSeriesを作成
s = Series(range(365), index=DatetimeIndex("2023-03-08", freq="D"))
offset = YearEnd()
# 年末までのResampled Seriesを取得
s_year_end = s.resample('Y').apply(lambda x: x.iloc[-1] + offset)
print(s_year_end)
# 2023-12-31 364
# dtype: int64
YearEnd オフセットは、様々な方法で使用することができます。これらの方法を組み合わせて、年末までの日付や時間間隔を表現することができます。
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