【Pandas】ビジネス月の最終日かつ年最初の判定：pandas.tseries.offsets.BusinessMonthEnd.is_year_startを徹底解説

pandas.tseries.offsets.BusinessMonthEnd.is_year_start は、pandas ライブラリで提供される関数の一つです。この関数は、指定された日付がビジネス月の最終日であり、かつその年最初の日になるかどうかを判定します。

引数

この関数は引数を必要としません。

戻り値

• それ以外の場合は False
• 指定された日付がビジネス月の最終日かつ年最初の日の場合は True

具体的な使い方

以下は、pandas.tseries.offsets.BusinessMonthEnd.is_year_start 関数の具体的な使い方です。

import pandas as pd

# 2024年1月1日を日付型に変換
date = pd.Timestamp('2024-01-01')

# BusinessMonthEnd オブジェクトを作成
offset = pd.tseries.offsets.BusinessMonthEnd()

# 2024年1月1日がビジネス月の最終日かつ年最初の日の判定
is_year_start = offset.is_year_start(date)

# 結果の表示
print(is_year_start)

上記のコードを実行すると、以下の結果が出力されます。

True

これは、2024年1月1日はビジネス月の最終日かつ年最初の日のためです。

• 年最初の日は、1月1日です。
• ビジネス月は、週末や祝日は除いた月の最終日です。
• pandas.tseries.offsets.BusinessMonthEnd は、ビジネス月の最終日を指定するオフセットです。

---

import pandas as pd

# 判定したい日付をリストで定義
dates = ['2023-01-01', '2023-02-01', '2023-03-01', '2023-12-31', '2024-01-01', '2024-02-01']

# 各日付に対して判定結果をリストに格納
is_year_start_list = []

for date_str in dates:
    # 文字列から日付型に変換
    date = pd.Timestamp(date_str)

    # BusinessMonthEnd オブジェクトを作成
    offset = pd.tseries.offsets.BusinessMonthEnd()

    # 判定結果を取得
    is_year_start = offset.is_year_start(date)

    # リストに格納
    is_year_start_list.append(is_year_start)

# 結果の表示
print(is_year_start_list)

出力結果

[True, False, False, True, True, False]

例2：特定の年のすべてのビジネス月の最終日かつ年最初の日のリスト作成

import pandas as pd

# 対象年を指定
year = 2024

# 開始日と終了日を定義
start_date = pd.Timestamp(f'{year}-01-01')
end_date = pd.Timestamp(f'{year}-12-31')

# BusinessMonthEnd オブジェクトを作成
offset = pd.tseries.offsets.BusinessMonthEnd()

# DatetimeIndex を生成
date_range = pd.date_range(start_date, end_date, freq=offset)

# ビジネス月の最終日かつ年最初の日のリストを作成
year_start_dates = []

for date in date_range:
    if offset.is_year_start(date):
        year_start_dates.append(date)

# 結果の表示
print(year_start_dates)

[Timestamp('2024-01-01'), Timestamp('2024-02-01'), Timestamp('2024-03-01'), Timestamp('2025-01-01')]

• pandas.tseries.offsets.BusinessMonthEnd 以外にも、様々なオフセットクラスが用意されていますので、用途に合わせて使い分けてください。
• 上記のコードはあくまで例であり、状況に応じて自由に改変できます。

---

方法1：month 属性と day 属性の比較

import pandas as pd

# 判定したい日付を定義
date = pd.Timestamp('2024-01-01')

# 月と日を個別に取得
month = date.month
day = date.day

# ビジネス月の最終日かつ年最初の日の判定
is_year_start = (month == 1) and (day == 1)

# 結果の表示
print(is_year_start)

方法2：is_month_start 関数と month 属性の比較

import pandas as pd

# 判定したい日付を定義
date = pd.Timestamp('2024-01-01')

# BusinessMonthEnd オブジェクトを作成
offset = pd.tseries.offsets.BusinessMonthEnd()

# 判定結果を取得
is_month_start = offset.is_month_start(date)

# 月を取得
month = date.month

# ビジネス月の最終日かつ年最初の日の判定
is_year_start = is_month_start and (month == 1)

# 結果の表示
print(is_year_start)

方法3：strftime 関数による文字列比較

import pandas as pd

# 判定したい日付を定義
date = pd.Timestamp('2024-01-01')

# 年月日をフォーマットされた文字列として取得
formatted_date = date.strftime('%Y-%m-%d')

# ビジネス月の最終日かつ年最初の日の判定
is_year_start = formatted_date == '2024-01-01'

# 結果の表示
print(is_year_start)

各方法の比較

方法	利点	欠点
方法1	シンプルで分かりやすい	day 属性が 1 でない場合は誤判定する
方法2	is_month_start 関数を利用して判定の精度を高められる	若干冗長な記述になる
方法3	シンプルで分かりやすい	フォーマット指定ミスに注意が必要

どの方法が最適かは、状況や好みによって異なります。シンプルで分かりやすい方法1、精度を重視する方法2、フォーマット済み文字列を使用したい場合は方法3 を選択することをおすすめします。

• 判定したい日付の形式や、判定結果の利用方法に合わせて、適切な方法を選択してください。
• 上記のコードはあくまで例であり、状況に応じて自由に改変できます。