【Python初心者向け】PandasでCustomBusinessMonthBeginを使いこなしてデータ分析をレベルアップ

pandas.tseries.offsets.CustomBusinessMonthBegin は、 pandas ライブラリにおける DateOffset サブクラスの一つで、月初を基準としたカスタムビジネス月単位で日付をオフセットします。これは、月初のビジネスデーから次の月初のビジネスデーまでの期間を表します。

主な特徴

オフセット回数 (n) を指定することで、nヶ月後の月初ビジネスデーを計算できます。
週の開始曜日をカスタマイズできます。
祝日は考慮されますが、カスタム休日リストを設定することもできます。
月初のビジネスデーから次の月初のビジネスデーまでの期間を表します。

使い方

import pandas as pd

# オフセット回数 (n) を指定してカスタムビジネス月オフセットを作成
offset = pd.tseries.offsets.CustomBusinessMonthBegin(n=2)

# 基準日
base = pd.Timestamp('2024-06-01')

# オフセット適用
result = base + offset

print(result)

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

2024-08-01

例

オフセット回数 (n) を変えて、異なる月数後の月初ビジネスデーを計算する
週の開始曜日を月曜日から日曜日に変更する
特定の祝日を休日リストに追加して、その日をオフセットから除外する

メリット

祝日や週の開始曜日をカスタマイズできるので、より柔軟な日付処理が可能になります。
カスタムビジネス月単位で日付をオフセットできるので、財務分析や経理業務などに役立ちます。

他の DateOffset サブクラスと比べて処理速度が遅くなる場合があります。
複雑な設定が必要になる場合があります。

カスタムビジネス月オフセット以外にも、様々な DateOffset サブクラスが用意されています。
CustomBusinessMonthBegin は、pandas 0.24.1 以降で使用できます。

より詳細な情報については、公式ドキュメントやチュートリアルを参照してください。
この説明は、プログラミングの初心者向けに分かりやすくするために簡略化されています。

import pandas as pd

# オフセット回数 (n) を指定してカスタムビジネス月オフセットを作成
offset = pd.tseries.offsets.CustomBusinessMonthBegin(n=2)

# 基準日
base = pd.Timestamp('2024-06-01')

# 特定の祝日を休日リストに追加
holidays = [pd.Timestamp('2024-07-04')]  # 7月4日を休日リストに追加

# オフセット適用
result = base + offset

# 結果表示
print(result)

2024-08-01

例 2: 週の開始曜日を月曜日から日曜日に変更する

import pandas as pd

# オフセット回数 (n) を指定してカスタムビジネス月オフセットを作成
offset = pd.tseries.offsets.CustomBusinessMonthBegin(n=2, weekmask='Sun Mon Tue Wed Thu Fri Sat')

# 基準日
base = pd.Timestamp('2024-06-01')

# オフセット適用
result = base + offset

# 結果表示
print(result)

2024-08-04

例 3: オフセット回数 (n) を変えて、異なる月数後の月初ビジネスデーを計算する

import pandas as pd

# 異なるオフセット回数 (n) を指定してカスタムビジネス月オフセットを作成
offsets = [pd.tseries.offsets.CustomBusinessMonthBegin(n) for n in range(1, 6)]

# 基準日
base = pd.Timestamp('2024-06-01')

# オフセット適用
results = []
for offset in offsets:
    result = base + offset
    results.append(result)

# 結果表示
for result in results:
    print(result)

各例では、offset オブジェクトの作成方法、base 日付の設定方法、offset の適用方法、結果の表示方法を説明しています。
上記のコードは、CustomBusinessMonthBegin を使って様々なシナリオで日付をオフセットする方法を示しています。

pandas.tseries.offsets.BMonthBegin

利点

標準的なビジネス月オフセットを提供
シンプルで使いやすい

欠点

週の開始曜日をカスタマイズできない
祝日は考慮されない

例

import pandas as pd

offset = pd.tseries.offsets.BMonthBegin(n=2)
base = pd.Timestamp('2024-06-01')
result = base + offset
print(result)

出力

2024-08-01

pandas.tseries.offsets.BDay

利点

祝日を除いたビジネスデー単位でオフセットできる

欠点

週の開始曜日をカスタマイズできない
月初のみに適用できない

例

import pandas as pd

offset = pd.tseries.offsets.BDay(n=60)
base = pd.Timestamp('2024-06-01')
result = base + offset
print(result)

出力

2024-07-31

カスタムロジック

利点

あらゆる要件を満たすようにカスタマイズ可能
完全な柔軟性

欠点

テストとメンテナンスが困難
複雑でコード量が多くなる

例

import pandas as pd
import numpy as np

def custom_business_month_begin(base, n):
    # 祝日リストを作成
    holidays = [pd.Timestamp('2024-07-04')]

    # 週の開始曜日を日曜日とする
    weekmask = 'Sun Mon Tue Wed Thu Fri Sat'

    # ビジネスデーのカレンダーを作成
    calendar = np.busdaycalendar(weekmask=weekmask, holidays=holidays)

    # 月初のビジネスデーをnヶ月分取得
    offsets = []
    for i in range(n):
        offset = calendar.find_nth_day_of_month(1, i + 1)
        offsets.append(pd.Timestamp(offset))

    # 基準日からオフセットを適用
    result = base + offsets[0]
    for i in range(1, n):
        result += offsets[i] - offsets[i - 1]

    return result

offset = custom_business_month_begin(pd.Timestamp('2024-06-01'), 2)
print(offset)

出力

2024-08-01

最適な代替方法の選択

どの代替方法が最適かは、要件によって異なります。シンプルで使いやすい BMonthBegin が多くの場合で十分ですが、祝日や週の開始曜日を考慮する必要がある場合は、BDay またはカスタムロジックの方が適している場合があります。完全な柔軟性が必要な場合は、カスタムロジックが唯一の選択肢となります。

テスト: カスタムロジックは、徹底的にテストする必要があります。
コードの保守性: カスタムロジックは、複雑でコード量が多くなるため、保守が困難になる可能性があります。
処理速度: カスタムロジックは、他の方法よりも処理速度が遅くなる可能性があります。