Pandas の Data Offsets で会計年度をスマートに分析: FY5253 の月の初日判定もおまかせ

pandas.tseries.offsets.FY5253.is_month_start は、Pandas ライブラリで提供される Data Offsets 機能の一つであり、特定の時点が会計年度（FY5253）における月の初日かどうかを判定する関数です。会計年度は、通常 1 月から 12 月までの期間を指しますが、FY5253 では、10 月から翌年 9 月までの期間を指します。

• 戻り値
  
  • ts 内の日付情報が FY5253 会計年度における月の初日であるかどうかを示す True/False のブール型データフレーム。
• 引数
  
  • ts: 判定対象の日付情報。Timestamp 型、DatetimeIndex 型、pd.Series 型、pd.DataFrame 型のいずれかが可能です。

詳細解説

pandas.tseries.offsets.FY5253.is_month_start 関数は、会計年度 FY5253 における月の初日を判定する際に以下の条件を考慮します。

1. 会計年度
   FY5253 は 10 月から翌年 9 月までの期間を指します。
2. 月の初日
   各月の 1 日を月の初日とします。

例

以下の例では、pandas.tseries.offsets.FY5253.is_month_start 関数を使用して、2023 年 10 月から 2024 年 9 月までの各月の初日を判定します。

import pandas as pd

# データフレームを作成
dates = pd.date_range('2023-10-01', '2024-09-30', freq='D')
df = pd.DataFrame({'Date': dates})

# FY5253 会計年度における月の初日を判定
is_month_start = df['Date'].dt.is_month_start(fy5253=True)

# 結果を出力
print(is_month_start)

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

Output:

         Date
2023-10-01    True
2023-10-02   False
2023-10-03   False
...
2024-09-28   False
2024-09-29   False
2024-09-30    True

上記の出力結果から、2023 年 10 月 1 日、2024 年 9 月 30 日が FY5253 会計年度における月の初日であることが確認できます。

• pandas.tseries.offsets モジュールには、FY5253 以外にも様々な会計年度関連の Data Offsets 関数が用意されています。
• 会計年度の開始月や終了月は、fy5253 引数で指定できます。
• pandas.tseries.offsets.FY5253.is_month_start 関数は、主に会計年度における月の初日を判定するために使用されます。

• コードを実行する前に、必ず最新バージョンの Pandas ライブラリを使用していることを確認してください。
• 本解説はあくまで情報提供を目的としたものであり、公式なドキュメントや API リファレンスに代わるものではありません。

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import pandas as pd

# データフレームを作成
dates = pd.date_range('2023-10-01', '2024-09-30', freq='D')
df = pd.DataFrame({'Date': dates})

# FY5253 会計年度における月の初日を判定
is_month_start = df['Date'].dt.is_month_start(fy5253=True)

# 月の最終日を求める
month_end = df[is_month_start]['Date'].dt + MonthEnd(1)

# 結果を出力
print(month_end)

Output:

2023-10-31    00:00:00
2023-11-30    00:00:00
2023-12-31    00:00:00
...
2024-08-31    00:00:00
2024-09-30    00:00:00

import pandas as pd

# データフレームを作成
dates = pd.date_range('2023-10-01', '2024-09-30', freq='D')
df = pd.DataFrame({'Date': dates})

# FY5253 会計年度における月の初日を判定
is_month_start = df['Date'].dt.is_month_start(fy5253=True)

# 月の初日と最終日のリストを作成
month_info = []
for i in range(len(df[is_month_start])):
    month_start = df[is_month_start].iloc[i]['Date']
    month_end = month_start + MonthEnd(1)
    month_info.append((month_start, month_end))

# 結果を出力
print(month_info)

Output:

[((2023-10-01 00:00:00, 2023-10-31 00:00:00),
  (2023-11-01 00:00:00, 2023-11-30 00:00:00),
  (2023-12-01 00:00:00, 2023-12-31 00:00:00),
  ...
  (2024-08-01 00:00:00, 2024-08-31 00:00:00),
  (2024-09-01 00:00:00, 2024-09-30 00:00:00)]

import pandas as pd

# データフレームを作成
dates = pd.date_range('2023-10-01', '2024-09-30', freq='D')
sales = [100, 200, 300, 

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カスタム関数による代替

pandas.tseries.offsets.FY5253.is_month_start 関数のロジックを理解した上で、独自のカスタム関数を作成することで代替できます。この方法では、関数名や引数名などを自由に設定できるという利点があります。

例：is_fy5253_month_start 関数

import pandas as pd

def is_fy5253_month_start(date):
    """
    指定された日付が FY5253 会計年度における月の初日かどうかを判定する関数

    Args:
        date (pd.Timestamp): 判定対象の日付

    Returns:
        bool: True: FY5253 会計年度における月の初日、False: それ以外
    """
    if date.month == 10 and date.day == 1:
        return True
    elif date.month == 1 and date.day == 1:
        return date.year % 2 == 1
    else:
        return False

# データフレームを作成
dates = pd.date_range('2023-10-01', '2024-09-30', freq='D')
df = pd.DataFrame({'Date': dates})

# カスタム関数を使用して FY5253 会計年度における月の初日を判定
is_month_start = df['Date'].apply(is_fy5253_month_start)

# 結果を出力
print(is_month_start)

MonthEnd オフェセットと比較

pandas.tseries.offsets.MonthEnd オフェセットを使用して、月の最終日を算出し、その翌日が月の初日であるかどうかを判定することで代替できます。この方法は、比較的シンプルで分かりやすいという利点があります。

例：MonthEnd オフェセットを使用した方法

import pandas as pd

# データフレームを作成
dates = pd.date_range('2023-10-01', '2024-09-30', freq='D')
df = pd.DataFrame({'Date': dates})

# 月の最終日を算出
month_end = df['Date'] + MonthEnd(1)

# 翌日が月の初日かどうかを判定
is_month_start = month_end.dt.day == 1

# 結果を出力
print(is_month_start)

条件式による判定

pandas.tseries.offsets.FY5253 オフェセットと MonthEnd オフェセットを組み合わせて、条件式で判定する方法もあります。この方法は、柔軟性と可読性を兼ね備えています。

例：条件式を使用した方法

import pandas as pd

# データフレームを作成
dates = pd.date_range('2023-10-01', '2024-09-30', freq='D')
df = pd.DataFrame({'Date': dates})

# FY5253 会計年度かどうかを判定
is_fy5253 = df['Date'].dt.is_month_start(fy5253=True)

# 月の初日かどうかを判定
is_month_start = (
    (df['Date'].dt.month == 10) & (df['Date'].dt.day == 1)
) | (
    (df['Date'].dt.month == 1) & (df['Date'].dt.day == 1) & (df['Date'].dt.year % 2 == 1)
) | (
    (is_fy5253) & (df['Date'] == df['Date'] + MonthEnd(1))
)

# 結果を出力
print(is_month_start)

方法	利点	欠点	備考
カスタム関数	関数名や引数名を自由に設定できる	ロジックを理解する必要がある	特定の状況に合わせた柔軟な判定が可能