【Pandas攻略】pandas.tseries.offsets.BusinessMonthBegin.is_quarter_startを徹底解説！四半期分析に役立つ関数の実力とは？

pandas.tseries.offsets.BusinessMonthBegin.is_quarter_start は、pandas ライブラリで提供される関数の一つで、特定の日付が四半期の開始日かどうかを判定します。

機能

この関数は、引数として Timestamp 型の日付を受け取り、その日が四半期の開始日であるかどうかを True または False の値で返します。

四半期の定義

この関数では、四半期は以下のように定義されます。

• 10月 - 12月: 第4四半期
• 7月 - 9月: 第3四半期
• 4月 - 6月: 第2四半期
• 1月 - 3月: 第1四半期

使い方

この関数の使い方は以下の通りです。

import pandas as pd

# サンプルデータ
dates = pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-04-01', '2023-07-01', '2023-10-01', '2023-12-25'])

# 各日付が四半期の開始日かどうかを判定
is_quarter_start = dates.apply(lambda x: x.is_quarter_start)

print(is_quarter_start)

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

True
True
True
True
False

上記の通り、1月1日、4月1日、7月1日、10月1日は四半期の開始日ですが、12月25日は四半期の開始日ではありません。

応用例

この関数は、四半期ごとのデータ分析を行う際に役立ちます。例えば、四半期ごとの売上推移を分析したり、四半期ごとにキャンペーンを実施したりする際に使用できます。

• 四半期の定義は、地域によって異なる場合があります。この関数は、デフォルトでは上記のように定義されていますが、引数 startingMonth を使用して変更することができます。
• この関数は、BusinessDay オフセットに基づいて四半期の開始日を判定します。そのため、土日祝日は考慮されません。

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import pandas as pd

# サンプルデータ (CSVファイル)
data = pd.read_csv('sales_data.csv', index_col='date', parse_dates=True)

# 四半期ごとに売上をグループ化
quarterly_sales = data.resample('BQ').sum()

# 各四半期の開始日を取得
quarter_start_dates = quarterly_sales.index.to_period('Q')

# 各四半期の開始日が四半期の開始日かどうかを判定
is_quarter_start = quarter_start_dates.apply(lambda x: x.is_quarter_start)

# 四半期の開始日と売上を出力
print(quarterly_sales[is_quarter_start])

このコードでは、まず sales_data.csv というCSVファイルから売上データを読み込みます。このファイルには、日付と売上金額の列が含まれている必要があります。

次に、resample メソッドを使用して、四半期ごとに売上をグループ化します。

その後、to_period メソッドを使用して、各四半期の開始日を取得します。

最後に、is_quarter_start 関数を使用して、各四半期の開始日が四半期の開始日かどうかを判定します。

そして、四半期の開始日と売上を出力します。

• sales_data.csv ファイルは、以下の形式である必要があります。
• このコードはあくまで一例です。実際のデータや分析目的に合わせて、コードを修正する必要があります。

date,sales
2023-01-01,100
2023-01-02,120
2023-01-03,150
...

• このコードを実行するには、pandas ライブラリをインストールする必要があります。

pip install pandas

import pandas as pd

# キャンペーン開始日の候補日
start_dates = pd.to_datetime(['2024-01-01', '2024-02-01', '2024-03-15', '2024-04-01', '2024-05-01'])

# 各候補日が四半期の開始日かどうかを判定
is_quarter_start = start_dates.apply(lambda x: x.is_quarter_start)

# 四半期の開始日である候補日を出力
print(start_dates[is_quarter_start])

このコードでは、まずキャンペーン開始日の候補日として、1月1日、2月1日、3月15日、4月1日、5月1日を指定します。

次に、is_quarter_start 関数を使用して、各候補日が四半期の開始日かどうかを判定します。

そして、四半期の開始日である候補日を出力します。

• キャンペーン開始日の候補日は、自由に設定することができます。
• このコードはあくまで一例です。実際のキャンペーンのスケジュールや要件に合わせて、コードを修正する必要があります。

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月と四半期の関係を利用する

最もシンプルな代替方法は、月の番号と四半期の関係を利用する方法です。以下のコードは、この方法で四半期の開始日かどうかを判定する例です。

import pandas as pd

# サンプルデータ
dates = pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-04-01', '2023-07-01', '2023-10-01', '2023-12-25'])

# 月の番号を取得
month_num = dates.dt.month

# 四半期の開始日かどうかを判定
is_quarter_start = (month_num % 3 == 1)

print(is_quarter_start)

このコードでは、まず月の番号を取得します。そして、月の番号が3で割った余りが1であるかどうかを判定することで、四半期の開始日かどうかを判定しています。

四半期番号を取得する

より汎用性の高い方法としては、四半期番号を取得する方法があります。以下のコードは、この方法で四半期の開始日かどうかを判定する例です。

import pandas as pd

# サンプルデータ
dates = pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-04-01', '2023-07-01', '2023-10-01', '2023-12-25'])

# 四半期番号を取得
quarter_num = dates.dt.quarter

# 四半期の開始日かどうかを判定
is_quarter_start = (quarter_num == 1) | (quarter_num == 4) | (quarter_num == 7) | (quarter_num == 10)

print(is_quarter_start)

このコードでは、まず四半期番号を取得します。そして、四半期番号が1、4、7、10であるかどうかを判定することで、四半期の開始日かどうかを判定しています。

pd.Series.groupby と apply を使用する

より柔軟性の高い方法としては、pd.Series.groupby と apply を使用するする方法があります。以下のコードは、この方法で四半期の開始日かどうかを判定する例です。

import pandas as pd

# サンプルデータ
dates = pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-04-01', '2023-07-01', '2023-10-01', '2023-12-25'])

# 四半期ごとにグループ化
quarter_groups = dates.groupby(dates.dt.quarter)

# 各四半期の開始日かどうかを判定する関数
def is_quarter_start(group):
    return group.iloc[0].is_quarter_start

# `apply` で判定結果を出力
is_quarter_start = quarter_groups.apply(is_quarter_start)

print(is_quarter_start)

このコードでは、まず四半期ごとにグループ化します。そして、apply メソッドを使用して、各グループに対して is_quarter_start 関数を適用します。