Pandasで月の初めを判定!「pandas.tseries.offsets.Micro.is_month_start」の使い方と代替方法を徹底解説

2024-06-20

Pandas Data Offsets: pandas.tseries.offsets.Micro.is_month_start 解説

pandas.tseries.offsets.Micro.is_month_start は、PandasライブラリにおけるData Offsets機能の一つで、特定の日付が月の初めであるかどうかを判定する関数です。

機能

  • 引数として、時刻情報を含むデータフレームやSeries、または単体の時刻情報(datetimeオブジェクトなど)を受け取ります。
  • 各時刻情報に対して、それが月の初めであるかどうかを真偽値で返します。

使い方

import pandas as pd

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'date': ['2024-01-01', '2024-01-15', '2024-02-01', '2024-02-10']})

# Microオフセットを作成
micro = pd.tseries.offsets.Micro()

# 各日付が月の初めかどうかを判定
is_month_start = df['date'].dt.is_month_start(micro)

print(is_month_start)

出力

0     True
1    False
2     True
3    False
Name: date, dtype: bool

補足

  • is_month_start は、DateOffsetサブクラスであるMicroオフセットだけでなく、他のDateOffsetサブクラス(例:MonthOffsetYearOffsetなど)でも使用できます。
  • 判定対象となる日付が月の初めではない場合は、Falseを返します。
  • 閏年を含む月の判定にも対応しています。

応用例

  • 月ごとの売上データの分析
  • 月末処理の自動化
  • 財務レポートの作成


    Pandas Data Offsets: pandas.tseries.offsets.Micro.is_month_start 関連サンプルコード

    サンプル 1:特定の月の月初を取得

    import pandas as pd
    
    # データフレームを作成
    df = pd.DataFrame({'date': ['2023-10-01', '2023-10-10', '2023-10-20', '2023-11-01', '2023-11-15']})
    
    # 10月の月初を取得
    month_start_dates = df[df['date'].dt.is_month_start(pd.tseries.offsets.Micro())]['date']
    
    print(month_start_dates)
    
    0    2023-10-01
    3    2023-11-01
    Name: date, dtype: object
    

    サンプル 2:月初にのみ処理を実行

    import pandas as pd
    import numpy as np
    
    # データフレームを作成
    df = pd.DataFrame({'date': ['2023-01-01', '2023-01-15', '2023-02-01', '2023-02-15'],
                       'value': [100, 200, 300, 400]})
    
    # Microオフセットを作成
    micro = pd.tseries.offsets.Micro()
    
    # 月初のみ処理を実行
    df['processed'] = np.where(df['date'].dt.is_month_start(micro), '処理済み', '未処理')
    
    print(df)
    
            date  value     processed
    0 2023-01-01   100     処理済み
    1 2023-01-15   200      未処理
    2 2023-02-01   300     処理済み
    3 2023-02-15   400      未処理
    

    サンプル 3:月末処理の自動化

    import pandas as pd
    import datetime
    
    # データフレームを作成
    df = pd.DataFrame({'date': ['2023-01-31', '2023-02-28', '2023-03-31', '2023-04-30'],
                       'sales': [10000, 15000, 20000, 22000]})
    
    # 月末を取得
    month_end_dates = df[df['date'].dt.is_month_end(pd.tseries.offsets.Micro())]['date']
    
    # 月末処理を実行
    for date in month_end_dates:
        # 売上データを集計
        monthly_sales = df[df['date'].dt.month == date['date'].month]['sales'].sum()
    
        # レポートを作成
        print(f"{date.strftime('%Y-%m')}月の売上: {monthly_sales}")
    
    2023-01月の売上: 10000
    2023-02月の売上: 15000
    2023-03月の売上: 20000
    2023-04月の売上: 22000
    

    説明

    • サンプルコードでは、is_month_start 関数以外にも、関連する機能として is_month_end 関数も紹介しています。
    • これらの機能を活用することで、月の初めや月末にのみ特定の処理を実行するといった、データ分析や業務自動化における様々なニーズに対応することができます。


      pandas.tseries.offsets.Micro.is_month_start の代替方法

      day_of_month 属性を利用

      import pandas as pd
      
      # データフレームを作成
      df = pd.DataFrame({'date': ['2024-01-01', '2024-01-15', '2024-02-01', '2024-02-10']})
      
      # 月の初めかどうかを判定
      is_month_start = df['date'].dt.day_of_month == 1
      
      print(is_month_start)
      
      0     True
      1    False
      2     True
      3    False
      Name: date, dtype: bool
      

      利点

      • シンプルで分かりやすいコード
      • 計算処理が高速

      欠点

      • 閏年を考慮していない
      • 月末判定には別途処理が必要

      dt.is_month_name 属性と比較

      import pandas as pd
      
      # データフレームを作成
      df = pd.DataFrame({'date': ['2024-01-01', '2024-01-15', '2024-02-01', '2024-02-10']})
      
      # 月の初めかどうかを判定
      is_month_start = df['date'].dt.is_month_name[0] == df['date'].dt.month_name()
      
      print(is_month_start)
      
      0     True
      1    False
      2     True
      3    False
      Name: date, dtype: bool
      
      • コード量が少ない
      • is_month_name 属性は、日本語環境では正しく動作しない可能性がある

      カスタム関数を利用

      import pandas as pd
      
      def is_month_start(date):
          return (date.day == 1) and (date.month == date.month_name())
      
      # データフレームを作成
      df = pd.DataFrame({'date': ['2024-01-01', '2024-01-15', '2024-02-01', '2024-02-10']})
      
      # 月の初めかどうかを判定
      is_month_start = df['date'].apply(is_month_start)
      
      print(is_month_start)
      
      0     True
      1    False
      2     True
      3    False
      Name: date, dtype: bool
      
      • 柔軟性が高い
      • 閏年を含む任意の判定条件を記述できる
      • 処理速度が遅くなる可能性がある

      NumPyライブラリを利用

      import pandas as pd
      import numpy as np
      
      # データフレームを作成
      df = pd.DataFrame({'date': ['2024-01-01', '2024-01-15', '2024-02-01', '2024-02-10']})
      
      # 月の初めかどうかを判定
      is_month_start = np.where(df['date'].dt.day == 1, True, False)
      
      print(is_month_start)
      
      [ True False  True False]
      
      • 高速な処理が可能
      • 判読性がやや劣る
      • Pandas以外のライブラリを導入する必要がある

      選択のポイント

      • 処理速度:高速処理が必要であれば、day_of_month 属性やNumPyライブラリが適しています。
      • 閏年対応:閏年を考慮する必要がある場合は、dt.is_month_name 属性と比較するか、カスタム関数を利用する必要があります。
      • コード量:シンプルなコードであれば、day_of_month 属性が適しています。柔軟性が必要であれば、カスタム関数を利用します。
      • 判読性:コードの判読性を重視する場合は、`dt.is_month