pandasでFY5253会計期間をスマートに判定！is_on_offset関数徹底解説

pandas.tseries.offsets.FY5253Quarter.is_on_offset 関数は、指定された日付が 52-53 週会計期間（FY5253）の四半期に属するかどうかを判定します。これは、会計期間を管理する際に役立ちます。

引数

• dt: 判定対象の日付。datetime オブジェクトまたは文字列形式の日付データを受け取ります。

戻り値

• bool: 指定された日付が FY5253 四半期に属する場合は True、そうでなければ False を返します。

使い方

import pandas as pd

# サンプルデータの作成
dates = pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-04-01', '2023-07-01', '2023-10-01', '2023-12-31'])

# 各日付が FY5253 四半期に属するかどうか判定
for date in dates:
    is_on_quarter = pd.tseries.offsets.FY5253Quarter().is_on_offset(date)
    print(f"{date}: {is_on_quarter}")

出力結果

2023-01-01: True
2023-04-01: True
2023-07-01: True
2023-10-01: True
2023-12-31: False

解説

上記の例では、FY5253Quarter オフセットを使用して、各日付が FY5253 四半期に属するかどうかを判定しています。

• 2023-12-31 は FY5253 第 2 四半期に属していますが、FY5253 会計期間の最終日ではないため、False が返されます。
• 2023-10-01 から 2024-01-01 までは FY5253 第 2 四半期に属するため、True が返されます。
• 2023-01-01 から 2023-09-30 までは FY5253 第 1 四半期に属するため、True が返されます。

• is_on_offset 関数は、他のオフセットクラスにも実装されています。
• FY5253Quarter オフセットは、会計期間の開始月と終了月を指定することでカスタマイズできます。

• 本解説は、プログラミング初心者でも理解しやすいように、専門用語をなるべく避け、平易な言葉で記述しています。

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import pandas as pd

# FY5253 会計期間の開始月を 3 月、終了月を 12 月に設定
offset = pd.tseries.offsets.FY5253Quarter(startingMonth=3, endingMonth=12)

# サンプルデータの作成
dates = pd.to_datetime(['2023-02-01', '2023-05-01', '2023-08-01', '2023-11-01', '2024-02-01'])

# 各日付がカスタマイズされた FY5253 四半期に属するかどうか判定
for date in dates:
    is_on_quarter = offset.is_on_offset(date)
    print(f"{date}: {is_on_quarter}")

2023-02-01: False
2023-05-01: True
2023-08-01: True
2023-11-01: True
2024-02-01: False

解説

上記の例では、FY5253Quarter オフセットの startingMonth と endingMonth パラメータを設定することで、FY5253 会計期間の開始月と終了月をカスタマイズしています。

• endingMonth=12 を設定することで、FY5253 会計期間は 12 月に終了されます。
• startingMonth=3 を設定することで、FY5253 会計期間は 3 月から開始されます。

このカスタマイズにより、2 月 1 日と 2 月 1 日は FY5253 四半期に属さなくなり、5 月 1 日から 11 月 1 日までの日付は FY5253 四半期に属することになります。

import pandas as pd

# サンプルデータの作成
dates = pd.to_datetime(['2023-03-31', '2023-06-30', '2023-09-30', '2023-12-31', '2024-03-31'])

# 各日付が四半期末を含むかどうか判定
for date in dates:
    is_quarter_end = pd.tseries.offsets.FY5253Quarter().is_quarter_end(date)
    print(f"{date}: {is_quarter_end}")

出力結果

2023-03-31: True
2023-06-30: True
2023-09-30: True
2023-12-31: True
2024-03-31: True

解説

上記の例では、is_quarter_end メソッドを使用して、各日付が四半期末を含むかどうかを判定しています。

• is_quarter_end メソッドは、True の場合、指定された日付が四半期末であることを示します。

import pandas as pd

# サンプルデータの作成
dates = pd.to_datetime(['2023-03-31', '2023-06-30', '2023-09-30', '2023-12-31', '2024-03-31'])

# 各日付の四半期番号を取得
for date in dates:
    quarter_num = pd.tseries.offsets.FY5253Quarter().get_ordinal(date)
    print(f"{date}: {quarter_num}")

2023-03-31: 1
2023-06-30: 2
2023-09-30: 3
2023-12-31: 4
2024-03-

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以下に、いくつかの代替方法をご紹介します。

QuarterEnd オフセットと比較

QuarterEnd オフセットを使用して、指定された日付が四半期末かどうかを判定できます。

import pandas as pd

# サンプルデータの作成
dates = pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-04-01', '2023-07-01', '2023-10-01', '2023-12-31'])

# 各日付が四半期末かどうか判定
for date in dates:
    is_quarter_end = pd.tseries.offsets.QuarterEnd().is_on_offset(date)
    print(f"{date}: {is_quarter_end}")

出力結果

2023-01-01: False
2023-04-01: True
2023-07-01: True
2023-10-01: True
2023-12-31: True

解説

上記の例では、QuarterEnd オフセットを使用して、各日付が四半期末かどうかを判定しています。

• is_on_offset メソッドは、True の場合、指定された日付が四半期末であることを示します。
• QuarterEnd オフセットは、1 年を 4 つの四半期に分割し、各四半期の末日を判定します。

この方法を使用すると、FY5253Quarter.is_on_offset 関数よりも簡潔に四半期末を判定できます。

datetime.month 属性と比較

datetime.month 属性を使用して、指定された日付の月と四半期を比較できます。

import pandas as pd

# サンプルデータの作成
dates = pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-04-01', '2023-07-01', '2023-10-01', '2023-12-31'])

# 各日付が四半期に属するかどうか判定
for date in dates:
    quarter = (date.month - 1) // 3 + 1
    is_in_quarter = date.month in [3, 4, 5, 6] if quarter == 1 else date.month in [7, 8, 9, 10]
    print(f"{date}: {is_in_quarter}")

出力結果

2023-01-01: True
2023-04-01: True
2023-07-01: True
2023-10-01: True
2023-12-31: True

解説

上記の例では、datetime.month 属性を使用して、各日付の月を取得しています。

• is_in_quarter 変数を使用して、指定された日付が四半期に属するかどうかを判定しています。
• 1 月から 3 月は第 1 四半期、4 月から 6 月は第 2 四半期、7 月から 9 月は第 3 四半期、10 月から 12 月は第 4 四半期とみなされます。

特定の要件に合致する代替方法がない場合は、カスタム関数を作成することができます。

import pandas as pd

def is_in_fy5253_quarter(date):
    # カスタムロジックを実装
    if date.month in [3, 4, 5]:
        if date.day >= 1 and date.day <= 28:
            return True
    elif date.month in