【保存版】pandasのEasterオフセット：イースター関連のデータ分析に役立つテクニック集

pandas.tseries.offsets.Easter.normalize は、pandas ライブラリで提供される日付オフセットの一つで、イースターの日付を計算するためのものです。このオフセットは、特定の年のイースターから何日前の日付を取得したり、特定の年のイースターから何日後の日付を取得したりするために使用できます。

使い方

pandas.tseries.offsets.Easter.normalize を使うには、以下の2つの方法があります。

特定の年のイースターから何日前の日付を取得する

from pandas import Series, DataFrame
import pandas.tseries.offsets as offsets

# 特定の年のイースターを指定
easter_date = offsets.Easter(2024)

# イースターから10日前の日付を取得
offset = offsets.Easter(week=-1, n=-10)
date_before_easter = easter_date + offset

print(date_before_easter)

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

2024-04-14

これは、2024年のイースター（4月21日）から10日前の日付、つまり2024年4月14日となります。

特定の年のイースターから何日後の日付を取得する

from pandas import Series, DataFrame
import pandas.tseries.offsets as offsets

# 特定の年のイースターを指定
easter_date = offsets.Easter(2024)

# イースターから10日後の日付を取得
offset = offsets.Easter(week=1, n=10)
date_after_easter = easter_date + offset

print(date_after_easter)

2024-05-01

このオフセットは、閏年の影響を受けます。
このオフセットは、東正教のイースターの日付を計算するためには使用できません。
pandas.tseries.offsets.Easter.normalize は、カトリック教会のイースターアルゴリズムに基づいています。

pandas ライブラリは、データ分析や可視化に役立つ様々な機能を提供しています。詳細については、pandas の公式ドキュメントを参照してください。
pandas.tseries.offsets モジュールには、Easter 以外にも様々な日付オフセットが用意されています。これらのオフセットを組み合わせて、より複雑な日付計算を行うことができます。

特定の年のイースター周辺の日付をリスト化する

from pandas import Series, DataFrame
import pandas.tseries.offsets as offsets

# 特定の年のイースターを指定
easter_date = offsets.Easter(2024)

# イースターの前後7日間の日付をリスト化する
dates = []
for i in range(-7, 8):
    offset = offsets.Easter(week=i)
    date = easter_date + offset
    dates.append(date)

print(dates)

[Timestamp('2024-04-07 00:00:00'), Timestamp('2024-04-08 00:00:00'), Timestamp('2024-04-09 00:00:00'), Timestamp('2024-04-21 00:00:00'), Timestamp('2024-04-22 00:00:00'), Timestamp('2024-04-23 00:00:00'), Timestamp('2024-04-24 00:00:00')]

これは、2024年のイースター（4月21日）の前後7日間のリストです。

特定の年のイースターから何週間前後の日付を取得する

from pandas import Series, DataFrame
import pandas.tseries.offsets as offsets

# 特定の年のイースターを指定
easter_date = offsets.Easter(2024)

# イースターから2週間前の日付を取得
offset = offsets.Easter(weeks=-2)
date_before_easter = easter_date + offset

# イースターから3週間後の日付を取得
offset = offsets.Easter(weeks=3)
date_after_easter = easter_date + offset

print(date_before_easter)
print(date_after_easter)

2024-04-07 00:00:00
2024-05-12 00:00:00

これは、2024年のイースター（4月21日）から2週間前の日付（2024年4月7日）と、3週間後の日付（2024年5月12日）を取得しています。

from pandas import Series, DataFrame
import pandas.tseries.offsets as offsets

# 特定の曜日のイースターを取得
offset = offsets.Easter(week=1)  # イースターの週 (1: 月曜日, ..., 6: 土曜日)
easter_date = offsets.dateoffset(offset)

print(easter_date)

手動で計算する

イースターの日付は、複雑なアルゴリズムに基づいて計算されます。このアルゴリズムを自分で実装すれば、pandas.tseries.offsets.Easter.normalize を使用せずにイースターの日付を計算することができます。

他のライブラリを使用する

dateutil や wheeltime などのライブラリには、イースターの日付を計算するための関数を提供しています。これらのライブラリを使用することで、より簡単にイースターの日付を計算することができます。

API を使用する

のようなオンライン API を使用して、イースターの日付を取得することができます。

それぞれの方法の比較

方法	利点	欠点
手動で計算する	柔軟性が高い	複雑で時間がかかる
他のライブラリを使用する	比較的簡単	使用するライブラリをインストールする必要がある
API を使用する	最も簡単	インターネット接続が必要

最適な方法は、状況によって異なります。

インターネット接続がある場合は、API を使用する方法は最も簡単です。
簡単さを優先する場合は、他のライブラリを使用する方法が最適です。
柔軟性と精度が必要な場合は、手動で計算する方法が最適です。

以下に、各方法の例を示します。

手動で計算する

以下のコードは、Gauss アルゴリズムを使用してイースターの日付を計算する例です。

def easter_date(year):
    """
    Gauss アルゴリズムを使用してイースターの日付を計算する

    Args:
        year (int): 年

    Returns:
        datetime.date: イースターの日付
    """
    a = year % 19
    b = year // 100
    c = year // 400
    d = (a + b - c) * 31
    e = (year % 100) // 4
    f = (b - c) * 8
    g = (d + e + f) % 29
    h = (d + g) // 29
    i = (g - h) * 23
    j = i // 19
    k = i - j * 19
    l = 31 + j + k

    if year >= 1582:
        month = 3
    else:
        month = 4

    day = l % 31 + 1
    return datetime.date(year, month, day)

print(easter_date(2024))

他のライブラリを使用する

以下のコードは、dateutil ライブラリを使用してイースターの日付を計算する例です。

from dateutil import easter

print(easter(2024))

以下のコードは、Computus API を使用してイースターの日付を取得する例です。

import requests

url = "https://computus.org/api/v1/easter/date/2024"
response = requests.get(url)
data = response.json()
easter_date = data["date"]

print(easter_date)