Pandasで月の末日判定：`pandas.tseries.offsets.Day.is_month_end`の使い方と応用例

pandas.tseries.offsets.Day.is_month_end は、指定された日付が月の末日かどうかを判定する関数です。これは、Pandasのデータオフセット機能の一つであり、時間軸データの分析や処理に役立ちます。

使い方

この関数は、以下の引数を受け取ります。

• tsTimestamp: 判定したい日付を指定します。これは、pd.Timestampオブジェクトまたは文字列形式の日付データとして渡すことができます。

戻り値

この関数は、以下のいずれかの値を返します。

• False: 指定された日付が月の末日ではない場合
• True: 指定された日付が月の末日である場合

例

import pandas as pd

# 2024年5月31日
date = pd.Timestamp('2024-05-31')

# 判定を実行
is_month_end = pd.tseries.offsets.Day().is_month_end(date)

# 結果を出力
print(is_month_end)  # True

上記の例では、2024年5月31日が月の末日であるため、True が返されます。

応用例

pandas.tseries.offsets.Day.is_month_end は、以下のタスクに役立ちます。

• 月末のデータを可視化する
• 月末の処理を実行する
• 月末の売上を集計する

• この関数は、2月29日のような閏日の処理を考慮しません。閏日の処理が必要な場合は、pd.offsets.BMonthEnd などの他のオフセットを使用する必要があります。
• この関数は、グレゴリオ暦に基づいています。他の暦を使用する場合は、適切なオフセットを使用する必要があります。

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import pandas as pd

# 指定した月の開始日と終了日を作成
start_date = pd.Timestamp('2024-05-01')
end_date = start_date + pd.DateOffset(months=1)

# 各月の月末を取得
month_ends = []
for date in pd.date_range(start_date, end_date, freq='D'):
    if pd.tseries.offsets.Day().is_month_end(date):
        month_ends.append(date)

# 結果を出力
print(month_ends)

説明

このコードは、2024年5月のすべての月末を取得します。まず、start_date と end_date を pd.Timestamp オブジェクトとして作成します。次に、pd.date_range を使用して、start_date から end_date までの範囲の日付を生成します。

その後、for ループを使用して、各日付に対して pandas.tseries.offsets.Day.is_month_end 関数を適用します。この関数は、日付が月の末日かどうかを判定し、True の場合のみ、month_ends リストに日付を追加します。

最後に、month_ends リストの内容を出力します。

月末の売上を集計

import pandas as pd

# データを作成
data = {
    '日付': ['2024-05-01', '2024-05-05', '2024-05-10', '2024-05-15', '2024-05-20', '2024-05-25', '2024-05-31'],
    '売上': [100, 150, 200, 250, 300, 350, 400]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 月末の売上を集計
monthly_sales = df.loc[df[pd.tseries.offsets.Day().is_month_end(df['日付'])], '売上'].sum()

# 結果を出力
print(monthly_sales)  # 1100

説明

このコードは、売上 データフレームから月末の売上を集計します。まず、data ディクショナリを作成し、日付と売上データを設定します。次に、data ディクショナリを pd.DataFrame に変換します。

その後、df[pd.tseries.offsets.Day().is_month_end(df['日付'])] を使用して、月末の行のみを抽出します。最後に、sum() メソッドを使用して、月末の売上を集計します。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# データを作成
data = {
    '日付': ['2023-01-01', '2023-01-05', '2023-01-10', '2023-01-15', '2023-01-20', '2023-01-25', '2023-01-31',
             '2023-02-01', '2023-02-05', '2023-02-10', '2023-02-15', '2023-02-20', '2023-02-25', '2023-02-28',
             '2023-03-01', '2023-03-05', '2023-03-10', '2023-03-15', '2023-03-20', '2023-03-25', '2023-03-31',
             '2023-04-01', '2023-04-05', '2023-04-10', '2023-04-15', '2023-04-20', '2023-04-25

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groupby と tail(1) を使用する

import pandas as pd

# データを作成
data = {
    '日付': ['2024-05-01', '2024-05-05', '2024-05-10', '2024-05-15', '2024-05-20', '2024-05-25', '2024-05-31'],
    '売上': [100, 150, 200, 250, 300, 350, 400]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 月末の行のみを抽出
month_ends = df.groupby('日付').tail(1)

# 結果を出力
print(month_ends)

説明

このコードは、groupby と tail(1) を使用して、月の末日の行のみを抽出します。まず、data ディクショナリを作成し、日付と売上データを設定します。次に、data ディクショナリを pd.DataFrame に変換します。

その後、groupby('日付') を使用して、日付ごとにグループ化します。最後に、tail(1) を使用して、各グループの最後の行のみを取得します。

resample と last を使用する

import pandas as pd

# データを作成
data = {
    '日付': ['2024-05-01', '2024-05-05', '2024-05-10', '2024-05-15', '2024-05-20', '2024-05-25', '2024-05-31'],
    '売上': [100, 150, 200, 250, 300, 350, 400]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 月末の行のみを抽出
month_ends = df.resample('M').last()

# 結果を出力
print(month_ends)

説明

このコードは、resample と last を使用して、月の末日の行のみを抽出します。まず、data ディクショナリを作成し、日付と売上データを設定します。次に、data ディクショナリを pd.DataFrame に変換します。

その後、resample('M') を使用して、月ごとにリサンプリングします。最後に、last() を使用して、各月の最後の行を取得します。

カスタム関数を使用する

import pandas as pd

# データを作成
data = {
    '日付': ['2024-05-01', '2024-05-05', '2024-05-10', '2024-05-15', '2024-05-20', '2024-05-25', '2024-05-31'],
    '売上': [100, 150, 200, 250, 300, 350, 400]
}

df = pd.DataFrame(data)

# カスタム関数を作成
def is_month_end(date):
    return date.day == date.days_in_month

# 月末の行を抽出
month_ends = df[df['日付'].apply(is_month_end)]

# 結果を出力
print(month_ends)

説明

このコードは、カスタム関数を使用して月の末日判定を行い、月末の行のみを抽出します。まず、data ディクショナリを作成し、日付と売上データを設定します。次に、data ディクショナリを pd.DataFrame に変換します。