【Pandas】52-53週会計年度の週数を取得：pandas.tseries.offsets.FY5253Quarter.get_weeks徹底解説

pandas.tseries.offsets.FY5253Quarter.get_weeks は、pandas ライブラリで定義されているオフセットクラス FY5253Quarter のメソッドの一つです。これは、52-53週の会計年度（4-4-5カレンダーとも呼ばれる）における特定の四半期に含まれる週数を取得するために使用されます。

使い方

このメソッドは以下の形式で使用されます。

offset.get_weeks(start_date)

ここで、

start_date: 四半期を指定する datetime オブジェクト
offset: FY5253Quarter オブジェクト

戻り値

このメソッドは、指定された四半期に含まれる週数のリストを返します。

例

以下の例は、2024年第2四半期に含まれる週数を取得する方法を示します。

import pandas as pd

offset = pd.tseries.offsets.FY5253Quarter(week=1)
start_date = pd.Timestamp('2024-04-01')

weeks = offset.get_weeks(start_date)
print(weeks)

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]

これは、2024年第2四半期は2024年4月1日から2024年6月30日までであり、この期間には14の週が含まれていることを意味します。

get_weeks メソッドは、リスト形式で週数を返します。
get_weeks メソッドは、四半期に含まれる週数を取得するために使用されますが、start_date パラメータを使用して特定の四半期を指定する必要があります。
FY5253Quarter オフセットは、会計年度が常に同じ曜日に終了するように設計されています。デフォルトでは、会計年度は毎週1日目（月曜日）から始まりますが、week パラメータを使用して開始曜日を変更することができます。

例1：特定の四半期に含まれる週数を取得する

import pandas as pd

offset = pd.tseries.offsets.FY5253Quarter(week=1)
start_date = pd.Timestamp('2024-04-01')

weeks = offset.get_weeks(start_date)
print(weeks)

このコードは、2024年第2四半期に含まれる14の週をリスト形式で出力します。

例2：異なる開始曜日の会計年度における週数を取得する

import pandas as pd

offset = pd.tseries.offsets.FY5253Quarter(week=4)
start_date = pd.Timestamp('2024-01-01')

weeks = offset.get_weeks(start_date)
print(weeks)

このコードは、会計年度が毎週4日目（木曜日）から始まるように設定し、2024年第1四半期に含まれる週数を取得します。結果は13週となります。

例3：特定の週を含む四半期を特定する

import pandas as pd

target_week = 5
offset = pd.tseries.offsets.FY5253Quarter()

for start_date in pd.date_range('2020-01-01', '2025-01-01'):
    weeks = offset.get_weeks(start_date)
    if target_week in weeks:
        print(f"Start date: {start_date}")
        print(f"Weeks: {weeks}")
        break

このコードは、2020年から2025年の間に、第5週を含む四半期をすべて検索します。各四半期の開始日と含まれる週数を表示します。

例4：特定の週を含む四半期の開始日を計算する

import pandas as pd

target_week = 5
offset = pd.tseries.offsets.FY5253Quarter()

for start_date in pd.date_range('2020-01-01', '2025-01-01'):
    weeks = offset.get_weeks(start_date)
    if target_week in weeks:
        start_of_quarter = start_date - offset
        print(f"Start of quarter: {start_of_quarter}")
        print(f"Weeks: {weeks}")
        break

このコードは、例3と同様に、2020年から2025年の間に、第5週を含む四半期をすべて検索します。ただし、今回は各四半期の開始日も計算して表示します。

手動で計算する

最も基本的な方法は、手動で計算することです。これは、四半期の開始日と終了日が分かっていれば比較的簡単な作業です。以下の式を使用して、四半期に含まれる週数を計算できます。

num_weeks = (end_date - start_date).days // 7

end_date: 四半期の終了日
start_date: 四半期の開始日

この方法は、シンプルな場合に有効ですが、複雑な場合や繰り返し処理が必要な場合は、時間がかかり、エラーが発生しやすい可能性があります。

pandas.DateOffset を使用する

pandas.DateOffset オブジェクトを使用して、四半期に含まれる週数を計算することもできます。以下の例では、FY5253Quarter オフセットを使用して、2024年第2四半期に含まれる週数を取得します。

import pandas as pd

offset = pd.DateOffset(months=3, week=1)
start_date = pd.Timestamp('2024-04-01')

end_date = start_date + offset
num_weeks = (end_date - start_date).days // 7
print(num_weeks)

この方法は、手動計算よりも簡潔で、エラーが発生しにくいです。ただし、FY5253Quarter オフセットよりも汎用性が低く、他の種類の会計年度には使用できません。

NumPy を使用する

NumPy ライブラリを使用して、四半期に含まれる週数を計算することもできます。以下の例では、NumPy の arange 関数と floor 関数を使用して、2024年第2四半期に含まれる週数を取得します。

import numpy as np

start_date = np.datetime64('2024-04-01')
end_date = np.datetime64('2024-07-01')

num_days = (end_date - start_date).days
num_weeks = np.floor(num_days / 7)
print(num_weeks)

この方法は、比較的簡潔で高速ですが、NumPy ライブラリをインストールする必要があるという欠点があります。

専用ライブラリを使用する

dateutil や Pytz などのライブラリは、日付と時間の処理に特化した機能を提供しており、pandas.tseries.offsets.FY5253Quarter.get_weeks メソッドよりも柔軟で強力な代替手段となる場合があります。

最適な方法の選択

最適な方法は、具体的なニーズと要件によって異なります。

パフォーマンスが重要な場合は、NumPy または専用のライブラリを使用することを検討してください。
より柔軟で強力な方法が必要な場合は、pandas.DateOffset、NumPy、または専用のライブラリを検討してください。
シンプルで汎用性の高い方法が必要な場合は、pandas.tseries.offsets.FY5253Quarter.get_weeks メソッドが最適です。