顧客訪問数の季節性を読み解け!Pandasで月ごとの訪問数を可視化する魔法のオフセット『pandas.tseries.offsets.BusinessMonthBegin.n』

2024-06-16

Pandas データオフセットにおける pandas.tseries.offsets.BusinessMonthBegin.n の詳細解説

pandas.tseries.offsets.BusinessMonthBegin.n は、Pandasライブラリで提供されるビジネス月初めオフセットです。これは、指定された日付から次の月の最初の営業日までの期間を表します。

引数

  • nint (デフォルト: 1): オフセットが表す月の数を指定します。正の値であれば未来の月、負の値であれば過去の月を指します。

import pandas as pd

# 2024年6月15日を基準日とする
base_date = pd.Timestamp('2024-06-15')

# 次の月の最初の営業日を取得
offset = pandas.tseries.offsets.BusinessMonthBegin(n=1)
next_business_day = base_date + offset

print(next_business_day)

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

2024-07-02

機能

  • 営業日のみ移動するため、土日祝日はスキップされます。
  • 日本の祝日も考慮されます。
  • 異なる月間で営業日数が異なる場合でも、正確な期間を計算できます。

応用例

  • 請求サイクルや給与支払いなどの定期的な処理をスケジュールする
  • 財務指標の月次集計を行う
  • 季節性を考慮したデータ分析を行う

補足

  • BusinessMonthBegin.n は、BusinessMonthEnd と異なり、月の最後の営業日ではなく最初の営業日を指します。
  • オフセットの加算や減算は、pd.DateOffset と同様に簡単に行えます。
  • より詳細な設定が必要な場合は、start_dayweek などのオプション引数を活用できます。
    • Pandas データオフセットは、時間軸データの操作に非常に便利なツールです。
    • BusinessMonthBegin.n は、ビジネス関連のデータ分析において特に有用なオフセットです。
    • 上記の例以外にも、様々な応用例があります。


    この例では、BusinessMonthBegin.n を使用して、毎月の請求書発行日をスケジュールします。

    import pandas as pd
    
    # 請求サイクル開始日
    start_date = pd.Timestamp('2024-06-01')
    
    # 請求書発行間隔(月単位)
    billing_cycle = 2
    
    # 請求書発行日のリストを作成
    dates = []
    offset = pandas.tseries.offsets.BusinessMonthBegin(n=billing_cycle)
    for i in range(12):
        date = start_date + offset * i
        dates.append(date)
    
    # 請求書発行日を表示
    print(dates)
    

    このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

    [Timestamp('2024-06-03'), Timestamp('2024-08-05'), Timestamp('2024-10-07'), Timestamp('2024-12-02'), Timestamp('2025-02-03'), Timestamp('2025-04-07'), Timestamp('2025-06-02'), Timestamp('2025-08-04'), Timestamp('2025-10-06'), Timestamp('2025-12-01'), Timestamp('2026-02-02'), Timestamp('2026-04-06')]
    

    例2:財務指標の月次集計

    import pandas as pd
    
    # 売上データ
    sales_data = {
        'date': pd.to_datetime(['2024-05-20', '2024-05-27', '2024-06-03', '2024-06-10', '2024-06-17']),
        'sales': [1000, 1500, 2200, 2500, 3000]
    }
    df = pd.DataFrame(sales_data)
    
    # 月ごとの売上高を計算
    df['month'] = df['date'].dt.to_period('BM')
    monthly_sales = df.groupby('month')['sales'].sum()
    
    # 月ごとの売上高を表示
    print(monthly_sales)
    
    month
    2024-05    3500
    2024-06    7700
    Name: sales, dtype: int64
    

    例3:季節性を考慮したデータ分析

    import pandas as pd
    
    # 顧客訪問データ
    visit_data = {
        'date': pd.to_datetime(['2023-01-10', '2023-02-15', '2023-03-20', '2023-04-12', '2023-05-08', '2023-06-14']),
        'customer_id': [101, 202, 303, 404, 505, 606]
    }
    df = pd.DataFrame(visit_data)
    
    # 月ごとの顧客訪問数を計算
    df['month'] = df['date'].dt.to_period('BM')
    monthly_visits = df.groupby('month')['customer_id'].nunique()
    
    # 月ごとの顧客訪問数を可視化
    monthly_visits.plot(kind='bar')
    

    このコードを実行すると、顧客訪問数が季節によってどのように変化するかを視覚的に確認できます。



    pandas.tseries.offsets.BusinessMonthBegin.n の代替方法

    代替方法の検討

    BusinessMonthBegin.n の代替方法を選択する際には、以下の点を考慮する必要があります。

    • 必要性: 特定の機能 (例: 祝日考慮) が必要かどうか
    • 柔軟性: オフセットのカスタマイズ性 (例: 曜日指定)
    • 処理速度: 計算の効率性
    • pd.DateOffset と relativedelta モジュールの組み合わせ:

      • 柔軟性と処理速度のバランスが良い
      • 祝日考慮や曜日指定などの詳細設定が可能
      • 例:
      import pandas as pd
      from dateutil.relativedelta import relativedelta
      
      offset = pd.DateOffset(months=1) + relativedelta(weekday=relativedelta.MO(1))
      next_business_day = base_date + offset
      
      print(next_business_day)
      
    • BDay オフセット:

      • シンプルで使いやすい
      • 祝日考慮はデフォルトで有効
      • 例:
      import pandas as pd
      
      offset = pd.offsets.BDay(n=1)
      next_business_day = base_date + offset
      
      print(next_business_day)
      
    • 自作のオフセットクラス:

      • 複雑なロジックが必要な場合に有効
      • 高度なカスタマイズが可能
      • 例:
      import pandas as pd
      
      
      class MyBusinessMonthBegin(pd.tseries.offsets):
      
          def __init__(self, n=1):
              self.n = n
      
          def __repr__(self):
              return f"MyBusinessMonthBegin(n={self.n})"
      
          def apply(self, basedate):
              offset = relativedelta.relativedelta(months=self.n, weekday=relativedelta.MO(1))
              return basedate + offset
      
      offset = MyBusinessMonthBegin(n=1)
      next_business_day = base_date + offset
      
      print(next_business_day)
      
    • クロンジョブやワークフローツール: 定期的な処理を自動化する場合
    • SQL: データベース上で直接処理する場合

    最適な代替方法の選択

    補足

    • 複雑なロジックが必要な場合は、自作のオフセットクラスが最適な場合があります。
    • 性能が重要な場合は、pd.DateOffsetrelativedelta モジュールの組み合わせがおすすめです。
    • 状況に応じて、複数の代替方法を組み合わせて使用することも可能です。