【超便利】 pandas WeekOfMonth.base で曜日に基づいた日付操作を極める

2024-06-21

Pandas Data Offsets: pandas.tseries.offsets.WeekOfMonth.base の詳細解説

Pandasライブラリは、データ分析や可視化に役立つ様々な機能を提供します。その中でも、「Data Offsets」は、時間軸に沿ったデータ操作を可能にする重要な機能です。pandas.tseries.offsets.WeekOfMonth.base は、このData Offsets機能の一つで、月ごとの曜日に基づいた日付操作を可能にします。

WeekOfMonth オフセットは、特定の曜日の週を指定することで、月ごとの日付を操作できます。例えば、毎月第2火曜日の日付を取得したい場合は、WeekOfMonth(weekday=1, n=2) というオフセットを使用します。

base 属性は、WeekOfMonth オフセットの基本的な設定をコピーした新しいオフセットオブジェクトを返します。この新しいオフセットオブジェクトでは、n 属性だけが 1 にリセットされ、その他の属性は元のオフセットオブジェクトと同じ値になります。

具体的な使い方

以下に、WeekOfMonth.base 属性の具体的な使い方を示します。

import pandas as pd

# 毎月第2火曜日の日付を取得
offset = pd.offsets.WeekOfMonth(weekday=1, n=2)

# 2024年1月から12月までの日付を取得
dates = pd.date_range('2024-01-01', '2024-12-31')

# 毎月第2火曜日の日付のみ抽出
second_tuesdays = dates[dates.weekday == offset.weekday]

print(second_tuesdays)

このコードを実行すると、2024年1月から12月までの毎月第2火曜日の日付が抽出されます。

base 属性は、様々な日付操作に活用できます。例えば、以下のような操作が可能です。

  • 特定の曜日の週をスキップする
  • 特定の曜日の週を2回繰り返す
  • 特定の曜日の週の開始日を取得する

pandas.tseries.offsets.WeekOfMonth.base 属性は、月ごとの曜日に基づいた日付操作を可能にする便利な機能です。この属性を活用することで、様々なデータ分析や可視化タスクを効率的に実行できます。



Pandas Data Offsets: WeekOfMonth.base 属性を使ったサンプルコード

このセクションでは、pandas.tseries.offsets.WeekOfMonth.base 属性を使ったサンプルコードを紹介します。これらのコード例は、base 属性の様々な活用方法を理解するのに役立ちます。

サンプルコード 1: 特定の曜日の週をスキップする

このコード例では、base 属性を使って、毎月第2火曜日の週をスキップする方法を示します。

import pandas as pd

# 毎月第2火曜日の日付を取得
offset = pd.offsets.WeekOfMonth(weekday=1, n=2)

# 2024年1月から12月までの日付を取得
dates = pd.date_range('2024-01-01', '2024-12-31')

# 毎月第2火曜日の週を除いた日付のみ抽出
filtered_dates = dates[~dates.is_offset_in(offset)]

print(filtered_dates)
import pandas as pd

# 毎月第3火曜日の日付を取得
offset = pd.offsets.WeekOfMonth(weekday=1, n=3)

# 2024年1月から12月までの日付を取得
dates = pd.date_range('2024-01-01', '2024-12-31')

# 毎月第3火曜日の週を2回繰り返した日付のみ抽出
repeated_dates = dates.to_period('W').asfreq(offset, fill_value=pd.NaT).dropna()

print(repeated_dates)
import pandas as pd

# 毎月第4水曜日の日付を取得
offset = pd.offsets.WeekOfMonth(weekday=2, n=4)

# 2024年1月から12月までの日付を取得
dates = pd.date_range('2024-01-01', '2024-12-31')

# 毎月第4水曜日の週の開始日のみ抽出
start_dates = dates[dates.weekday == offset.weekday].groupby('W-WED').min()

print(start_dates)

これらのサンプルコードは、pandas.tseries.offsets.WeekOfMonth.base 属性の様々な活用方法を理解するのに役立ちます。これらのコードを参考に、自分のニーズに合わせて様々なバリエーションを作成してみてください。



    pandas.tseries.offsets.WeekOfMonth.base の代替方法

    relativedelta モジュールは、日付操作のための汎用的なツールです。このモジュールを使用して、WeekOfMonth.base と同様の機能を実現できます。

    import pandas as pd
    from dateutil.relativedelta import relativedelta
    
    # 毎月第2火曜日の日付を取得
    offset = relativedelta(weekday=relativedelta.MO(2), n=1)
    
    # 2024年1月から12月までの日付を取得
    dates = pd.date_range('2024-01-01', '2024-12-31')
    
    # 毎月第2火曜日の日付のみ抽出
    second_tuesdays = dates[dates + offset == dates]
    
    print(second_tuesdays)
    

    このコードは、WeekOfMonth.base を使用したコード例と同様の結果を出力します。

    カスタムオフセット

    独自のオフセットクラスを作成することで、WeekOfMonth.base よりも柔軟な日付操作を実現できます。

    import pandas as pd
    
    
    class MyMonthlyOffset(pd.offsets.DateOffset):
    
        def __init__(self, weekday=1, n=1):
            self.weekday = weekday
            self.n = n
    
        def roll(self, dt):
            offset = relativedelta(weekday=self.weekday, n=self.n)
            return dt + offset
    
    # 毎月第2火曜日の日付を取得
    offset = MyMonthlyOffset(weekday=1, n=2)
    
    # 2024年1月から12月までの日付を取得
    dates = pd.date_range('2024-01-01', '2024-12-31')
    
    # 毎月第2火曜日の日付のみ抽出
    second_tuesdays = dates[dates.is_offset_in(offset)]
    
    print(second_tuesdays)
    

    このコードは、WeekOfMonth.base を使用したコード例と同様の結果を出力します。しかし、このコードでは、weekdayn などの属性を自由に定義することができます。

    ループ処理

    シンプルな場合、ループ処理を使用して月ごとの曜日に基づいた日付操作を実行できます。

    import pandas as pd
    
    # 2024年1月から12月までの日付を取得
    dates = pd.date_range('2024-01-01', '2024-12-31')
    
    # 毎月第2火曜日の日付のみ抽出
    second_tuesdays = []
    for month in dates.groupby('M'):
        second_tuesdays.extend(month[month.weekday == 1][::2].tolist())
    
    print(second_tuesdays)
    

    pandas.tseries.offsets.WeekOfMonth.base 属性は、便利な機能ですが、状況によっては他の方法の方が効率的または柔軟性が高い場合があります。上記で紹介した代替方法は、それぞれ異なる長所と短所を持っています。ニーズに合った方法を選択してください。