【Pandas攻略】52週/53週会計年度の謎を解き明かす!「pandas.tseries.offsets.FY5253.rollforward」 関数で会計年度を自由自在に操る

2024-06-15

Pandas の Data Offsets における pandas.tseries.offsets.FY5253.rollforward 関数:詳細解説

pandas ライブラリは、データ分析や可視化に役立つ強力なツールです。Data Offsets は、時間ベースのデータを操作するための便利な機能の一つです。この機能には、さまざまな日付オフセットクラスが含まれており、それぞれ異なる時間間隔を表します。

FY5253 オフセット

pandas.tseries.offsets.FY5253 オフセットは、52 週または 53 週の会計年度を表します。これは、4-4-5 カレンダーとも呼ばれ、多くの企業で採用されています。このカレンダーでは、会計年度は常に同じ曜日に終了します。

rollforward 関数は、指定された日付を次の会計年度の開始日に進めます。ただし、日付が既に次の会計年度の開始日であれば、その日付は変更されません。

関数詳細

pandas.tseries.offsets.FY5253.rollforward(date, nint=1, normalize=False, weekday=0, startingMonth=1, variation="nearest")

パラメータ

  • date: オフセットを適用する日付
  • nint: オフセットの回数 (デフォルト: 1)
  • normalize: 開始/終了日を生成する前に日付を真夜中に正規化するかどうか (デフォルト: False)
  • weekday: 週の曜日 (0: 月曜日、1: 火曜日、...、6: 日曜日、デフォルト: 0)
  • startingMonth: 会計年度が終了する月 (1: 1月、2: 2月、...、12: 12月、デフォルト: 1)
  • variation: 年度末の処理方法 ("nearest": 年末は月の最後の日に最も近い曜日、"last": 年末は月の最後の曜日)

戻り値

次の会計年度の開始日を表す Timestamp オブジェクト

import pandas as pd

# 2023年1月1日を指定
date = pd.Timestamp('2023-01-01')

# 次の会計年度の開始日を計算
next_fy_start = date.offset(FY5253(nint=1))

# 結果を表示
print(next_fy_start)

このコードを実行すると、次の出力が得られます。

2023-10-01 00:00:00

これは、2023年10月1日が2023年10月1日から始まる52週または53週の会計年度の開始日であることを示しています。

pandas.tseries.offsets.FY5253.rollforward 関数は、52 週または 53 週の会計年度を操作する際に役立ちます。この関数は、指定された日付を次の会計年度の開始日に進め、さまざまなパラメータを使用して会計年度のカスタマイズを可能にします。



    Pandas の Data Offsets における pandas.tseries.offsets.FY5253.rollforward 関数:サンプルコード

    例 1: 次の会計年度の開始日を計算

    import pandas as pd
    
    # 2023年8月15日を指定
    date = pd.Timestamp('2023-08-15')
    
    # 次の会計年度の開始日を計算
    next_fy_start = date.offset(FY5253(nint=1))
    
    # 結果を表示
    print(next_fy_start)
    
    2023-10-01 00:00:00
    

    これは、2023年8月15日が2023年10月1日から始まる52週または53週の会計年度内にあることを示しています。 rollforward 関数は、指定された日付が既に次の会計年度の開始日である場合は、その日付を変更しません。

    import pandas as pd
    
    # 2023年1月1日を指定
    date = pd.Timestamp('2023-01-01')
    
    # 次の会計年度の開始日を月曜日に設定
    next_fy_start = date.offset(FY5253(nint=1, weekday=1))
    
    # 結果を表示
    print(next_fy_start)
    
    2023-10-02 00:00:00
    

    これは、2023年1月1日が2023年10月1日から始まる52週または53週の会計年度内にあることを示しています。 weekday パラメータを設定することで、rollforward 関数は次の会計年度の開始日を特定の曜日に設定することができます。

    例 3: 会計年度の開始月をカスタマイズ

    import pandas as pd
    
    # 2023年1月1日を指定
    date = pd.Timestamp('2023-01-01')
    
    # 会計年度を3月から開始するように設定
    next_fy_start = date.offset(FY5253(nint=1, startingMonth=3))
    
    # 結果を表示
    print(next_fy_start)
    
    2024-03-04 00:00:00
    

    例 4: 年度末の処理方法を指定

    import pandas as pd
    
    # 2023年1月1日を指定
    date = pd.Timestamp('2023-01-01')
    
    # 年度末を月の最後の金曜日と設定
    next_fy_start = date.offset(FY5253(nint=1, variation="last"))
    
    # 結果を表示
    print(next_fy_start)
    
    2023-09-29 00:00:00
    

    これらの例は、pandas.tseries.offsets.FY5253.rollforward 関数の基本的な使用方法を示しています。この関数は、さまざまなパラメータを使用して、52 週または 53 週の会計年度を柔軟に操作することができます。



    pandas.tseries.offsets.FY5253.rollforward の代替方法

    pandas.DateOffset を使用して、特定のオフセット (週、月、年など) を指定することで、次の会計年度の開始日を計算することができます。

    import pandas as pd
    
    # 2023年1月1日を指定
    date = pd.Timestamp('2023-01-01')
    
    # 次の会計年度の開始日を計算
    next_fy_start = date + pd.DateOffset(weeks=52)  # 52 週オフセット
    
    # 結果を表示
    print(next_fy_start)
    

    この方法は、単純でわかりやすいですが、FY5253 オフセットほど柔軟ではありません。 例えば、weekdaystartingMonth などのパラメータを使用して、会計年度のカスタマイズをサポートしていないため、特定の曜日に開始日を設定したり、会計年度の開始月を変更したりすることができません。

    利点:

    • シンプルでわかりやすい
    • FY5253 オフセットほど柔軟ではない
    • 特定の曜日に開始日を設定したり、会計年度の開始月を変更したりすることができない

    カスタム関数を使用

    独自の関数を作成して、52 週または 53 週の会計年度の開始日を計算することもできます。

    import pandas as pd
    
    def get_next_fy_start(date, weekday=0, startingMonth=1):
        """
        指定された日付の次の会計年度の開始日を計算します。
    
        Args:
            date (pd.Timestamp): オフセットを適用する日付
            weekday (int): 週の曜日 (0: 月曜日、1: 火曜日、...、6: 日曜日、デフォルト: 0)
            startingMonth (int): 会計年度が終了する月 (1: 1月、2: 2月、...、12: 12月、デフォルト: 1)
    
        Returns:
            pd.Timestamp: 次の会計年度の開始日
        """
        year = date.year
        month = startingMonth
        while True:
            try:
                potential_start_date = pd.Timestamp(f"{year}-{month}-{1}")
                if potential_start_date.weekday() == weekday:
                    return potential_start_date
            except ValueError:
                # 月が範囲外の場合は、次の年に進む
                month += 1
                if month > 12:
                    month = 1
                    year += 1
    
    # 2023年1月1日を指定
    date = pd.Timestamp('2023-01-01')
    
    # 次の会計年度の開始日を計算
    next_fy_start = get_next_fy_start(date)
    
    # 結果を表示
    print(next_fy_start)
    

    この方法は、FY5253 オフセットよりも柔軟性が高く、さまざまな要件に合わせてカスタマイズすることができます。

    • 非常に柔軟性が高い

      第三者ライブラリを使用

      dateutilPytz などのライブラリは、52 週または 53 週の会計年度を操作するためのツールを提供しています。

      import pandas as pd
      import dateutil.relativedelta
      
      # 2023年1月1日を指定
      date = pd.Timestamp('2023-01-01')
      
      # 次の会計年度の開始日を計算
      next_fy_start = date + relativedelta.relativedelta(weeks=52)
      
      # 結果を表示
      print(next_fy_start)
      

      これらのライブラリは、追加機能や特定のニーズに合わせたオプションを提供する場合がありますが、pandas 標準ライブラリよりも習得に時間がかかる場合があります。

      • 追加機能や特定のニーズに合わせたオプションを提供する場合がある
      • pandas 標準ライブラリよりも習得に時間がかかる場合がある