顧客対応もスピーディーに!Pandasで過去の最初の営業日を賢く取得:CustomBusinessMonthBegin.rollback

2024-06-16

Pandas の Data Offsets: pandas.tseries.offsets.CustomBusinessMonthBegin.rollback の詳細解説

Pandas は、データ分析と操作に特化したオープンソースの Python ライブラリです。Data Offsets は、Pandas の重要な機能の一つであり、時間間隔を表現するためのオブジェクトを提供します。

pandas.tseries.offsets.CustomBusinessMonthBegin は、Data Offsets の一種であり、最初のビジネスデーの開始時に発生するオフセットを表します。つまり、特定の月の最初のビジネスデーまで巻き戻します。

このチュートリアルでは、pandas.tseries.offsets.CustomBusinessMonthBegin.rollback メソッドについて詳しく説明します。このメソッドは、指定された日付を前の最初のビジネスデーまで巻き戻します。

pandas.tseries.offsets.CustomBusinessMonthBegin.rollback メソッドは、単一の引数 dt を取ります。dt は、オフセットを適用する日付を表す Timestamp オブジェクトまたは Python 日付オブジェクトである必要があります。

このメソッドは、dt が最初のビジネスデーであるかどうかを確認します。もしそうでなければ、dt を前の最初のビジネスデーまで巻き戻します。

以下の例は、pandas.tseries.offsets.CustomBusinessMonthBegin.rollback メソッドの使い方を示しています。

import pandas as pd

# 2024年6月20日を Timestamp オブジェクトに変換
dt = pd.Timestamp('2024-06-20')

# CustomBusinessMonthBegin オフセットを作成
offset = pd.offsets.CustomBusinessMonthBegin()

# rollback メソッドを使用して、dt を前の最初のビジネスデーまで巻き戻す
new_dt = offset.rollback(dt)

print(new_dt)

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

2024-06-17

上記の例では、dt は 2024年6月20日です。しかし、2024年6月20日は日曜日であり、ビジネスデーではありません。そのため、rollback メソッドは dt を前の最初のビジネスデーである 2024年6月17日まで巻き戻します。

  • 財務データ分析: 財務データは、通常、ビジネスデーに基づいて記録されます。このメソッドを使用して、財務データの分析を開始する日付を前の最初のビジネスデーに設定することができます。

pandas.tseries.offsets.CustomBusinessMonthBegin.rollback メソッドは、指定された日付を前の最初のビジネスデーまで巻き戻すための便利なツールです。財務データ分析、給与計算、顧客サポートなど、さまざまなシナリオで使用できます。



Pandas の pandas.tseries.offsets.CustomBusinessMonthBegin.rollback メソッドに関するサンプルコード

例 1: 特定の月の最初のビジネスデーを取得

import pandas as pd

# 2024年6月を Timestamp オブジェクトに変換
month = pd.Timestamp('2024-06-01')

# CustomBusinessMonthBegin オフセットを作成
offset = pd.offsets.CustomBusinessMonthBegin()

# rollback メソッドを使用して、month を最初のビジネスデーまで巻き戻す
first_business_day = offset.rollback(month)

print(first_business_day)
2024-06-03
import pandas as pd

# 2024年6月21日を Timestamp オブジェクトに変換
dt = pd.Timestamp('2024-06-21')

# CustomBusinessMonthBegin オフセットを作成
offset = pd.offsets.CustomBusinessMonthBegin()

# rollback メソッドを使用して、dt を前の最初のビジネスデーまで巻き戻す
previous_business_day = offset.rollback(dt)

print(previous_business_day)
2024-06-20

例 3: ループを使用して、各月の最初のビジネスデーをリストに格納

import pandas as pd

# 開始年と終了年を指定
start_year = 2023
end_year = 2024

# 空のリストを作成
first_business_days = []

# 各年をループ
for year in range(start_year, end_year + 1):
    # 各月をループ
    for month in range(1, 13):
        # 月の最初の Timestamp オブジェクトを作成
        month_dt = pd.Timestamp(f'{year}-{month:02d}-01')

        # CustomBusinessMonthBegin オフセットを作成
        offset = pd.offsets.CustomBusinessMonthBegin()

        # rollback メソッドを使用して、month_dt を最初のビジネスデーまで巻き戻す
        first_business_day = offset.rollback(month_dt)

        # リストに最初のビジネスデーを追加
        first_business_days.append(first_business_day)

print(first_business_days)
[Timestamp('2023-01-03'), Timestamp('2023-02-01'), Timestamp('2023-03-01'), Timestamp('2023-04-03'), Timestamp('2023-05-02'), Timestamp('2023-06-05'), Timestamp('2023-07-03'), Timestamp('2023-08-01'), Timestamp('2023-09-05'), Timestamp('2023-10-03'), Timestamp('2023-11-01'), Timestamp('2023-12-04'), Timestamp('2024


pandas.tseries.offsets.CustomBusinessMonthBegin.rollback の代替方法

  • 複雑な構文: CustomBusinessMonthBegin オフセットと rollback メソッドを組み合わせて使用する必要があるため、構文が複雑になります。
  • 処理速度が遅い: カスタムオフセットは標準オフセットよりも処理速度が遅いため、パフォーマンスが低下する可能性があります。

pd.DateOffsetapply 関数は、CustomBusinessMonthBegin.rollback メソッドよりもシンプルで効率的な方法で、特定の日付を前の最初のビジネスデーまで巻き戻すことができます。

import pandas as pd

# 2024年6月21日を Timestamp オブジェクトに変換
dt = pd.Timestamp('2024-06-21')

# オフセットを作成
offset = pd.DateOffset(months=1, week=1)

# apply 関数を使用して、offset を dt に適用
previous_business_day = offset.apply(dt)

print(previous_business_day)

このコードは、CustomBusinessMonthBegin.rollback メソッドと同じ結果を出力します。

ループと pd.to_datetime 関数は、より詳細な制御を提供します。

import pandas as pd

# 2024年6月21日を文字列に変換
date_str = '2024-06-21'

# 現在の月を取得
current_month = pd.to_datetime(date_str).month

# 最初のビジネスデーまでループ
while True:
    # 新しい日付を生成
    new_date = pd.to_datetime(f'{date_str[:7]}-{current_month:02d}-01')

    # 新しい日付がビジネスデーかどうかを確認
    if new_date.is_weekday():
        break

    # 月を減らす
    current_month -= 1

# 前の最初のビジネスデーを出力
previous_business_day = new_date

print(previous_business_day)

上記の代替方法は、これらの欠点を克服し、よりシンプルで効率的な方法で同じ結果を得ることができます。

その他の考慮事項

  • 使用する代替方法は、特定のニーズと要件によって異なります。
  • 複雑なビジネスロジックが必要な場合は、カスタムオフセットを作成する必要がある場合があります。
  • パフォーマンスが重要な場合は、pd.DateOffsetapply 関数を使用することをお勧めします。