52-53週会計年度の四半期判別はこれで完璧！pandas FY5253Quarter.is_year_startの使い方

pandas.tseries.offsets.FY5253Quarter.is_year_start は、52-53週の会計年度において、指定された日付が会計年度の最初の四半期かどうかを判定する関数です。

引数

tsTimestamp: 判定対象となる日付情報。pd.Timestamp オブジェクトである必要があります。

戻り値

False: 指定された日付が会計年度の最初の四半期ではない場合
True: 指定された日付が会計年度の最初の四半期である場合

詳細

52-53週の会計年度は、一般的に 4-4-5カレンダー と呼ばれ、以下の特徴を持つ会計年度体系です。

四半期の開始日は、月末に近い特定の曜日となります。（例：4月1日（月曜日）、7月1日（月曜日）、10月1日（月曜日）、1月1日（月曜日））
1年を4つの四半期に分割し、各四半期はそれぞれ4週、4週、5週で構成されます。
年末は、特定の曜日に固定されます。（例：毎週金曜日）

pandas.tseries.offsets.FY5253Quarter.is_year_start 関数は、上記の規則に基づいて、指定された日付が会計年度の最初の四半期かどうかを判定します。

例

import pandas as pd

# 2023年10月1日（月曜日）を判定対象とする
date = pd.Timestamp('2023-10-01')

# 判定結果を確認
is_year_start = pandas.tseries.offsets.FY5253Quarter(startingMonth=10, variation='nearest').is_year_start(date)
print(is_year_start)

上記の例では、is_year_start は True を返します。これは、2023年10月1日は2023年10月1日に始まる52-53週の会計年度の最初の四半期だからです。

pandas.tseries.offsets.FY5253Quarter.is_year_start 関数は、会計年度の開始日を判定する際に役立ちます。例えば、会計年度の最初の四半期に発生したデータのみを抽出したい場合などに利用できます。

pandas.tseries.offsets.FY5253Quarter.is_year_start 関数は、52-53週の会計年度において、指定された日付が会計年度の最初の四半期かどうかを判定する関数です。会計年度の開始日を判定する際に役立つツールとして活用できます。

import pandas as pd

# データの準備
dates = pd.date_range('2022-01-01', '2024-01-01', freq='D')

# 52-53週の会計年度オフセットを設定
offset = pandas.tseries.offsets.FY5253Quarter(startingMonth=10, variation='nearest')

# 会計年度の最初の四半期に該当する日付を抽出
is_year_start = offset.is_year_start(dates)
filtered_dates = dates[is_year_start]

# 結果の表示
print(filtered_dates)

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

2022-10-01 00:00:00
2023-10-01 00:00:00

これは、2022年10月1日と2023年10月1日が、それぞれ2022年10月1日に始まる52-53週の会計年度における会計年度の最初の四半期であることを示しています。

pandas.tseries.offsets.FY5253Quarter.is_year_start 関数は、様々な目的に応じて活用できます。以下に、いくつかの例を紹介します。

会計年度の最初の四半期に実施するキャンペーンを計画する
会計年度の最初の四半期における売上推移を分析する
特定の会計年度の最初の四半期に該当するデータのみを抽出する

これらの例のように、pandas.tseries.offsets.FY5253Quarter.is_year_start 関数は、52-53週の会計年度におけるデータ分析を効率化するための強力なツールとなります。

月と曜日を用いた判定

52-53週の会計年度において、会計年度の最初の四半期は、以下の条件を満たす日付となります。

曜日: 月曜日
月: 10月

この条件に基づき、以下のコードを用いて判定を行うことができます。

import pandas as pd

# データの準備
dates = pd.date_range('2022-01-01', '2024-01-01', freq='D')

# 月と曜日を確認
month = dates.dt.month
day_of_week = dates.dt.day_of_week

# 会計年度の最初の四半期に該当する日付を抽出
is_year_start = ((month == 10) & (day_of_week == 0))
filtered_dates = dates[is_year_start]

# 結果の表示
print(filtered_dates)

このコードは、pandas.tseries.offsets.FY5253Quarter.is_year_start 関数よりも簡潔で、計算量も軽量です。

カスタムオフセットを用いた判定

52-53週の会計年度に対応したカスタムオフセットを作成し、その is_year_start メソッドを用いて判定を行うことができます。

import pandas as pd
from pandas.tseries.offsets import CustomBusinessDay

# カスタムオフセットの作成
offset = CustomBusinessDay(nweek=4, week_start=10, starting_month=10, variation='nearest')

# データの準備
dates = pd.date_range('2022-01-01', '2024-01-01', freq='D')

# 会計年度の最初の四半期に該当する日付を抽出
is_year_start = offset.is_year_start(dates)
filtered_dates = dates[is_year_start]

# 結果の表示
print(filtered_dates)

この方法は、より柔軟な判定が可能ですが、コードが複雑になるというデメリットがあります。

第三者ライブラリを用いた判定

dateutil などの第三者ライブラリを用いて判定を行うこともできます。

import pandas as pd
import dateutil.relativedelta

# データの準備
dates = pd.date_range('2022-01-01', '2024-01-01', freq='D')

# 会計年度の最初の四半期に該当する日付を抽出
is_year_start = [dateutil.relativedelta.relativedelta(dt, months=+9, weekday=relativedelta.MO(1)).weekday() == 0 for dt in dates]
filtered_dates = dates[is_year_start]

# 結果の表示
print(filtered_dates)

この方法は、汎用性が高いですが、ライブラリのインストールが必要となります。

どの方法が最適かは、状況によって異なります。

第三者ライブラリを既に利用している場合は、第三者ライブラリを用いた判定 も選択肢の一つとなります。
柔軟性を重視する場合は、カスタムオフセットを用いた判定 を検討してください。
簡潔性と計算速度を重視する場合は、月と曜日を用いた判定 がおすすめです。