Pandasで四半期ごとの売上推移を分析: QuarterBeginオフセットとgroupby.agg関数による効率的な集計

2024-05-25

pandas.tseries.offsets.QuarterBegin.is_on_offset 解説

pandas.tseries.offsets.QuarterBegin.is_on_offset は、pandas ライブラリで提供される関数の一つであり、データオフセットと呼ばれる機能の一部です。この関数は、引数として渡された日付が、四半期最初の日に当たるかどうかを判断し、真偽値を返します。

データオフセットとは?

データオフセットは、pandas で時間軸データを扱う際に便利な機能です。データオフセットを用いることで、日付間の差を表現したり、特定の日付を基準とした新しい日付を生成したりすることができます。

QuarterBegin オフセットは、四半期最初の日に焦点を当てたデータオフセットです。このオフセットを用いることで、四半期ごとにデータを分割したり、四半期ごとの集計値を算出したりすることができます。

is_on_offset メソッドは、データオフセットが特定の日付に適用されるかどうかを判断します。QuarterBegin オフセットの場合、このメソッドは、引数として渡された日付が四半期最初の日に当たるかどうかを判断します。

使い方

import pandas as pd

# 四半期最初の日に設定されたオフセットを作成
offset = pd.tseries.offsets.QuarterBegin()

# 特定の日付
date = pd.Timestamp('2024-03-31')

# is_on_offset メソッドを呼び出す
is_on_offset = offset.is_on_offset(date)

# 結果を出力
print(is_on_offset)

上記のコードを実行すると、以下の出力が得られます。

True

これは、date が 2024 年 3 月 31 日であり、これは 2024 年第 1 四半期の最初の日に当たるためです。

補足

  • is_on_offset メソッドは、単独で実行しても、データ分析に役立つ情報を得られるとは限りません。このメソッドは、他のデータオフセット関数と組み合わせて使用することで、より深い分析が可能になります。
  • QuarterBegin オフセット以外にも、様々なデータオフセットが用意されています。データの性質に合わせて適切なオフセットを選択することが重要です。


      Checking if multiple dates are quarter beginnings

      In this example, we create a list of dates and check if each date is a quarter beginning using the is_on_offset method:

      import pandas as pd
      
      # Create a list of dates
      dates = ['2023-01-01', '2023-04-01', '2023-07-01', '2023-10-01', '2023-12-25']
      
      # Convert dates to pandas Timestamp objects
      timestamps = [pd.Timestamp(date) for date in dates]
      
      # Create a QuarterBegin offset
      offset = pd.tseries.offsets.QuarterBegin()
      
      # Check if each date is a quarter beginning
      is_quarter_beginning = [offset.is_on_offset(timestamp) for timestamp in timestamps]
      
      # Print the results
      print(is_quarter_beginning)
      

      This code will output the following:

      [True, True, True, True, False]
      

      As you can see, the first four dates are quarter beginnings, while the fifth date (December 25th) is not.

      Identifying quarter beginnings in a DataFrame

      In this example, we create a DataFrame with dates and use the apply method to apply the is_on_offset method to each date:

      import pandas as pd
      
      # Create a DataFrame with dates
      data = {'Date': ['2023-01-01', '2023-04-01', '2023-07-01', '2023-10-01', '2023-12-25']}
      df = pd.DataFrame(data)
      
      # Create a QuarterBegin offset
      offset = pd.tseries.offsets.QuarterBegin()
      
      # Apply the is_on_offset method to each date
      is_quarter_beginning = df['Date'].apply(lambda date: offset.is_on_offset(pd.Timestamp(date)))
      
      # Add the new column to the DataFrame
      df['Is Quarter Beginning'] = is_quarter_beginning
      
      # Print the DataFrame
      print(df)
      
                Date  Is Quarter Beginning
      0    2023-01-01                True
      1    2023-04-01                True
      2    2023-07-01                True
      3    2023-10-01                True
      4  2023-12-25               False
      

      The new Is Quarter Beginning column indicates whether each date in the Date column is a quarter beginning.

      Selecting quarter beginning dates from a DataFrame

      In this example, we use the is_on_offset method to filter a DataFrame and select only the rows where the date is a quarter beginning:

      import pandas as pd
      
      # Create a DataFrame with dates
      data = {'Date': ['2023-01-01', '2023-04-01', '2023-07-01', '2023-10-01', '2023-12-25']}
      df = pd.DataFrame(data)
      
      # Create a QuarterBegin offset
      offset = pd.tseries.offsets.QuarterBegin()
      
      # Select rows where the date is a quarter beginning
      quarter_beginnings = df[df['Date'].apply(lambda date: offset.is_on_offset(pd.Timestamp(date)))]
      
      # Print the selected rows
      print(quarter_beginnings)
      
                Date
      0    2023-01-01
      1    2023-04-01
      2    2023-07-01
      3    2023-10-01
      

      This DataFrame contains only the rows where the date in the Date column is a quarter beginning.

      These examples demonstrate the flexibility of pandas.tseries.offsets.QuarterBegin.is_on_offset in various data analysis tasks. By understanding the purpose and usage of this method, you can effectively utilize it to extract meaningful insights from time-series data.



      Vectorized comparison using pd.Timestamp.quarter

      Instead of using the is_on_offset method, you can directly compare the quarter of each date to the expected quarter value (1 for the first quarter, 2 for the second quarter, and so on). This approach utilizes vectorized operations for efficient computation:

      import pandas as pd
      
      # Create a DataFrame with dates
      data = {'Date': ['2023-01-01', '2023-04-01', '2023-07-01', '2023-10-01', '2023-12-25']}
      df = pd.DataFrame(data)
      
      # Extract the quarter from each date
      df['Quarter'] = pd.to_datetime(df['Date']).dt.quarter
      
      # Identify quarter beginnings
      is_quarter_beginning = df['Quarter'] == 1
      
      # Filter or add a new column based on the condition
      quarter_beginnings = df[is_quarter_beginning]
      df['Is Quarter Beginning'] = is_quarter_beginning
      
      # Print the results
      print(quarter_beginnings)
      print(df)
      

      Using groupby and aggregation

      If you want to identify quarter beginnings and perform aggregations on the data, you can use the groupby function along with the QuarterBegin offset:

      import pandas as pd
      
      # Create a DataFrame with dates and values
      data = {'Date': ['2023-01-01', '2023-04-01', '2023-07-01', '2023-10-01', '2023-12-25'],
              'Value': [10, 20, 30, 40, 50]}
      df = pd.DataFrame(data)
      
      # Convert dates to pandas Timestamp objects
      timestamps = pd.to_datetime(df['Date'])
      
      # Create a QuarterBegin offset
      offset = pd.tseries.offsets.QuarterBegin()
      
      # Group by quarter beginnings and perform aggregation
      quarter_beginnings = df.set_index(timestamps).resample('Q-B', offset=offset).agg({
          'Value': 'sum'
      })
      
      # Print the aggregated DataFrame
      print(quarter_beginnings)
      

      This code will output a DataFrame with the sum of values for each quarter beginning.

      Custom function for date comparison

      You can create a custom function that checks if a given date is a quarter beginning and use it to filter or transform the data:

      import pandas as pd
      
      def is_quarter_beginning(date):
          if date.month == 1:
              return True
          else:
              return False
      
      # Create a DataFrame with dates and values
      data = {'Date': ['2023-01-01', '2023-04-01', '2023-07-01', '2023-10-01', '2023-12-25'],
              'Value': [10, 20, 30, 40, 50]}
      df = pd.DataFrame(data)
      
      # Convert dates to pandas Timestamp objects
      timestamps = pd.to_datetime(df['Date'])
      
      # Apply the custom function to identify quarter beginnings
      is_quarter_beginning = df['Date'].apply(is_quarter_beginning)
      
      # Filter or add a new column based on the condition
      quarter_beginnings = df[is_quarter_beginning]
      df['Is Quarter Beginning'] = is_quarter_beginning
      
      # Print the results
      print(quarter_beginnings)
      print(df)