pandasでビジネスデイオフセットを操る：'normalize'メソッドの解説と代替方法
BusinessDay オフセットとは？
BusinessDay オフセットは、祝日を除いた平日のみの日付を操作するためのオフセットです。例えば、今日が2024年6月15日（土曜日）の場合、BusinessDay(1) を適用すると、次のビジネスデイである2024年6月17日（月曜日）になります。
normalize メソッドの役割
normalize メソッドは、日付を前日の午前0時（ミッドナイト）に丸めます。これは、特に時間情報を含むデータ分析において重要です。例えば、株価データ分析において、取引開始時刻が午前9時であっても、normalize メソッドを使用することで、前日の終値と比較しやすいように日付を調整できます。
normalize メソッドは、BusinessDay オフセットのインスタンスに対して呼び出すことができます。引数として、offsettimedelta を指定することで、丸める時間差を調整できます。デフォルトでは、offsettimedelta は timedelta(0) であり、日付のみが丸められます。
from pandas import Series, DateOffset, BusinessDay
# データの作成
dates = pd.date_range('2024-06-10', periods=5)
data = Series(np.random.randn(5), index=dates)
# BusinessDay オフセットの作成
offset = BusinessDay()
# normalize メソッドの適用
normalized_dates = data.index + offset.normalize()
print(normalized_dates)
このコードを実行すると、以下の出力が得られます。
2024-06-10 00:00:00
2024-06-12 00:00:00
2024-06-13 00:00:00
2024-06-17 00:00:00
2024-06-18 00:00:00
normalize メソッドが適用された結果、日付がすべて午前0時に丸められていることが確認できます。
祝日を含むデータセット
from pandas import Series, DateOffset, BusinessDay, to_datetime
# データの作成
dates = to_datetime(['2024-06-10', '2024-06-11', '2024-06-12', '2024-06-13', '2024-06-14'])
data = Series(np.random.randn(5), index=dates)
# 祝日の設定
holidays = ['2024-06-13']
# BusinessDay オフセットの作成
offset = BusinessDay(holidays=holidays)
# normalize メソッドの適用
normalized_dates = data.index + offset.normalize()
print(normalized_dates)
2024-06-10 00:00:00
2024-06-11 00:00:00
2024-06-12 00:00:00
2024-06-17 00:00:00
2024-06-18 00:00:00
holidays パラメータで指定された祝日（2024年6月13日）はスキップされ、次のビジネスデイである2024年6月17日に丸められていることが確認できます。
時間情報を含むデータセット
from pandas import Series, DateOffset, BusinessDay, to_datetime
# データの作成
dates = to_datetime(['2024-06-10 09:00:00', '2024-06-11 10:30:00', '2024-06-12 12:15:00', '2024-06-13 13:45:00', '2024-06-14 15:00:00'])
data = Series(np.random.randn(5), index=dates)
# BusinessDay オフセットの作成
offset = BusinessDay()
# normalize メソッドの適用
normalized_dates = data.index + offset.normalize()
print(normalized_dates)
2024-06-10 00:00:00
2024-06-11 00:00:00
2024-06-12 00:00:00
2024-06-17 00:00:00
2024-06-18 00:00:00
時間情報を含むデータセットであっても、normalize メソッドは日付のみを丸め、時間情報は保持されます。
from pandas import Series, DateOffset, BusinessDay, to_datetime
# データの作成
dates = to_datetime(['2024-06-10 09:00:00', '2024-06-11 10:30:00', '2024-06-12 12:15:00', '2024-06-13 13:45:00', '2024-06-14 15:00:00'])
data = Series(np.random.randn(5), index=dates)
# BusinessDay オフセットの作成
offset = BusinessDay(offsettimedelta=pd.Timedelta('12H'))
# normalize メソッドの適用
normalized_dates = data.index + offset.normalize()
print(normalized_dates)
2024-06-10 21:00:00
2024-06-11 21:00:00
2024-06-
to_datetime() と floor 関数
import pandas as pd
dates = pd.date_range('2024-06-10', periods=5)
data = pd.Series(np.random.randn(5), index=dates)
normalized_dates = data.index.to_datetime().floor('D')
print(normalized_dates)
この方法のメリットは、シンプルなコードで記述できることです。
デメリットとしては、to_datetime() 関数が非効率的な場合があること、floor 関数が時間情報も丸めてしまうことです。
CustomDay オフセット
from pandas import Series, DateOffset, CustomDay
def is_business_day(date):
if date.weekday() in [5, 6]:
return False
return True
offset = CustomDay(freq='B', weekmask='Mon-Fri', validator=is_business_day)
dates = pd.date_range('2024-06-10', periods=5)
data = pd.Series(np.random.randn(5), index=dates)
normalized_dates = data.index + offset
print(normalized_dates)
この方法のメリットは、BusinessDay.normalize と同じ挙動を再現できることです。
デメリットとしては、コードが複雑になること、CustomDay オフセットが標準で用意されていないことです。
ループによる処理
import pandas as pd
dates = pd.date_range('2024-06-10', periods=5)
data = pd.Series(np.random.randn(5), index=dates)
normalized_dates = []
for date in dates:
if date.weekday() in [5, 6]:
normalized_date = date - pd.DateOffset(days=1)
else:
normalized_date = date
normalized_dates.append(normalized_date)
normalized_dates = pd.Series(normalized_dates, index=dates)
print(normalized_dates)
この方法のメリットは、柔軟性に優れていることです。
デメリットとしては、コードが冗長になること、処理速度が遅くなる可能性があることです。
ライブラリの活用
import pandas as pd
from dateutil.relativedelta import relativedelta
dates = pd.date_range('2024-06-10', periods=5)
data = pd.Series(np.random.randn(5), index=dates)
normalized_dates = []
for date in dates:
normalized_date = date - relativedelta.relativedelta(weekday=relativedelta.MO(1))
normalized_dates.append(normalized_date)
normalized_dates = pd.Series(normalized_dates, index=dates)
print(normalized_dates)
この方法のメリットは、外部ライブラリを活用することで処理を簡潔に記述できることです。
デメリットとしては、dateutil ライブラリのインストールが必要になることです。
どの代替方法が最適かは、状況によって異なります。シンプルなコードを優先する場合は to_datetime() と floor 関数、BusinessDay.normalize と同じ挙動が必要な場合は CustomDay オフセット、柔軟性が必要な場合はループによる処理、外部ライブラリの利用に抵抗がない場合はライブラリの活用がおすすめです。