BQuarterBegin.freqstrで実現するスマートなデータ分析：Pandasの四半期オフセットを使いこなす

Pandas の Data Offsets は、時間間隔を表現するための便利なツールです。 BQuarterBegin.freqstr は、これらのオフセットの中で、四半期の最初の営業日に設定されるオフセットを表すものです。この記事では、BQuarterBegin.freqstr の詳細な解説と、プログラミングにおける使用方法について説明します。

BQuarterBegin.freqstr は、pandas.tseries.offsets モジュールにあるクラスメソッドです。このメソッドは、BQuarterBegin オフセットを表す文字列を返します。 BQuarterBegin オフセットは、以下の特徴を持ちます。

祝日は考慮されません。
営業日とは、月曜日から金曜日までの平日を指します。
基準となる日付の四半期の最初の営業日に設定されます。

BQuarterBegin.freqstr の使用方法

BQuarterBegin.freqstr メソッドは、引数なしで呼び出すことができます。以下は、BQuarterBegin.freqstr メソッドを使用する例です。

import pandas as pd

offset = pd.tseries.offsets.BQuarterBegin()
print(offset.freqstr())

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

BQuarterBegin

BQuarterBegin.freqstr の応用例

BQuarterBegin.freqstr メソッドは、以下の用途に使用できます。

時間間隔に基づいてデータを resample する
データフレームのインデックスを設定する
時間間隔を文字列として表現する

BQuarterBegin オフセットは、財務分析や経済分析によく使用されます。
BQuarterBegin オフセット以外にも、様々な Data Offsets が用意されています。詳細については、Pandas のドキュメントを参照してください。

import pandas as pd

offset = pd.tseries.offsets.BQuarterBegin()
print(offset.freqstr())

例 2: データフレームのインデックスを BQuarterBegin オフセットで設定する

import pandas as pd

dates = pd.date_range('2020-01-01', '2024-01-01', freq='B')
df = pd.DataFrame({'data': range(len(dates))}, index=dates)
print(df)

例 3: 時間間隔に基づいてデータを resample する

import pandas as pd

dates = pd.date_range('2020-01-01', '2024-01-01', freq='B')
df = pd.DataFrame({'data': range(len(dates))}, index=dates)
resampled_df = df.resample('BQuarterBegin').sum()
print(resampled_df)

説明

例 1
この例では、BQuarterBegin オフセットを表す文字列を取得します。出力は 'BQuarterBegin' となります。

例 2
この例では、BQuarterBegin オフセットを使用してデータフレームのインデックスを設定します。各行は四半期の最初の営業日に対応します。

例 3
この例では、BQuarterBegin オフセットを使用してデータを resample します。各行は四半期の合計値を表します。

具体的な使用方法は、分析対象のデータとニーズによって異なります。
これらの例は、BQuarterBegin.freqstr メソッドの使用方法を示すほんの一例です。

pandas.tseries.offsets.BQuarterBegin.freqstr は、四半期の最初の営業日に設定されるオフセットを表す文字列を返すメソッドです。しかし、状況によっては、このメソッドの代替となる方法が必要になる場合があります。

この章では、BQuarterBegin.freqstr の代替方法として、以下の3つの方法をご紹介します。

別のオフセットを使用する
文字列操作を使用する
自作のオフセットクラスを作成する

別のオフセットを使用する

BQuarterBegin 以外にも、四半期に関連するオフセットはいくつか用意されています。状況によっては、これらのオフセットの方が適切な場合があります。

以下は、代替となるオフセットの例です。

QS-MAR: 3月の最終週の金曜日を設定されるオフセット
B-FEB: 2月の最初の営業日に設定されるオフセット
Q-JAN: 1月の最初の日に設定されるオフセット

これらのオフセットは、pandas.tseries.offsets モジュールで利用できます。

例

import pandas as pd

offset = pd.tseries.offsets.QJAN()
print(offset.freqstr())

出力

Q-JAN

文字列操作を使用する

BQuarterBegin.freqstr メソッドは、文字列を返すため、文字列操作を使用して必要な形式に変換することができます。

以下は、文字列操作を使用して BQuarterBegin オフセットを表す文字列を取得する例です。

import pandas as pd

offset = pd.tseries.offsets.BQuarterBegin()
freqstr = offset.freqstr()

# 文字列操作を使用して必要な形式に変換する
new_freqstr = freqstr.replace('BQuarterBegin', 'Q-JAN')
print(new_freqstr)

出力

Q-JAN

自作のオフセットクラスを作成する

より複雑な要件がある場合は、自作のオフセットクラスを作成することができます。

以下は、自作のオフセットクラスを作成する例です。

import pandas as pd

from pandas.tseries.offsets import Day, MonthBegin

class BQuarterBeginCustom(Offset):

    def __init__(self):
        super().__init__()

    def roll(self, dt):
        # 四半期の最初の営業日を取得
        quarter_start = dt + MonthBegin(1)
        while not quarter_start.is_business_day():
            quarter_start += Day(1)

        return quarter_start

offset = BQuarterBeginCustom()
print(offset.freqstr())

BQuarterBeginCustom