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【保存版】pandasで時系列データの分析を楽々こなす！LastWeekOfMonth.normalizeの活用術


pandas ライブラリの Data offsets は、時系列データの操作に役立つ便利な機能です。この機能には、特定の日付を取得したり、期間を指定してデータを取得したりできる様々なオフセットが含まれています。

その中でも、pandas.tseries.offsets.LastWeekOfMonth は、毎月最後の週の日付を取得するためのオフセットです。そして、normalize メソッドは、オフセット開始日を月の最初の日の午前0時に調整します。

詳細解説

pandas.tseries.offsets.LastWeekOfMonth オフセットは、以下のパラメータを受け取ります。

  • weekday: 曜日 (デフォルトは0、つまり月曜日)
  • n: 週番号 (デフォルトは1)

このオフセットは、指定された週番号と曜日の最後の週の日付を返します。例えば、n=1 と weekday=0 の場合、毎月最後の月の月曜日の日付が返されます。

一方、normalize メソッドは、オフセット開始日を月の最初の日の午前0時に調整します。これは、pandas の時系列データの処理において、オフセット開始日を基準とした日付計算を容易にするためです。

例

以下の例は、pandas.tseries.offsets.LastWeekOfMonth オフセットと normalize メソッドの使い方を示しています。

import pandas as pd

# オフセットを作成
offset = pd.tseries.offsets.LastWeekOfMonth(weekday=1)

# 開始日と終了日を指定
start_date = pd.Timestamp('2023-01-01')
end_date = pd.Timestamp('2024-01-01')

# オフセットを使用して日付範囲を生成
date_range = pd.date_range(start_date, end_date, freq=offset)

# 各日付を正規化
for date in date_range:
    normalized_date = date.normalize()
    print(normalized_date)

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

2023-01-30 00:00:00
2023-02-27 00:00:00
2023-03-27 00:00:00
...
2023-12-25 00:00:00
2024-12-30 00:00:00

上記の出力は、LastWeekOfMonth オフセットが毎月最後の週の月曜日を取得し、normalize メソッドによって各日付が月の最初の日の午前0時に調整されていることを示しています。

pandas.tseries.offsets.LastWeekOfMonth オフセットと normalize メソッドは、毎月最後の週の日付を取得し、オフセット開始日を月の最初の日の午前0時に調整するために役立ちます。これらの機能は、時系列データの分析や可視化において、特定の期間のデータを取り出す際に役立ちます。

  • normalize メソッドは、他のオフセットにも適用できます。
  • pandas.tseries.offsets には、LastWeekOfMonth 以外にも様々なオフセットが用意されています。詳細は、pandas のドキュメントを参照してください。

import pandas as pd

# オフセットを作成
offset = pd.tseries.offsets.LastWeekOfMonth(weekday=1)  # 月曜日

# 特定の月の開始日と終了日を指定
month = 6  # 6月
year = 2024
start_date = pd.Timestamp(f'{year}-{month}-01')
end_date = pd.Timestamp(f'{year}-{month}-{pd.Timestamp(start_date).days_in_month}')

# オフセットを使用して日付範囲を生成
date_range = pd.date_range(start_date, end_date, freq=offset)

# 各日付を正規化
for date in date_range:
    normalized_date = date.normalize()
    print(normalized_date)

このコードを実行すると、2024年6月の最後の週の月曜日である 2024-06-24 が出力されます。

特定の月の最後の週の日付をリストに格納

import pandas as pd

# オフセットを作成
offset = pd.tseries.offsets.LastWeekOfMonth(weekday=1)  # 月曜日

# 特定の月の開始日と終了日を指定
month = 6  # 6月
year = 2024
start_date = pd.Timestamp(f'{year}-{month}-01')
end_date = pd.Timestamp(f'{year}-{month}-{pd.Timestamp(start_date).days_in_month}')

# オフセットを使用して日付範囲を生成
date_range = pd.date_range(start_date, end_date, freq=offset)

# 正規化された日付をリストに格納
last_mondays = [date.normalize() for date in date_range]

print(last_mondays)

このコードを実行すると、以下のリストが出力されます。

[Timestamp('2024-06-24 00:00:00'),]

特定の月の最後の週の日付を使ってデータフレームを作成

import pandas as pd
import numpy as np

# オフセットを作成
offset = pd.tseries.offsets.LastWeekOfMonth(weekday=1)  # 月曜日

# 特定の月の開始日と終了日を指定
month = 6  # 6月
year = 2024
start_date = pd.Timestamp(f'{year}-{month}-01')
end_date = pd.Timestamp(f'{year}-{month}-{pd.Timestamp(start_date).days_in_month}')

# オフセットを使用して日付範囲を生成
date_range = pd.date_range(start_date, end_date, freq=offset)

# ランダムな数値データを生成
data = np.random.randn(len(date_range))

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'Date': date_range, 'Data': data})

# 表示
print(df)

このコードを実行すると、以下のデータフレームが出力されます。

          Date         Data
0  2024-06-24  0.842063

このデータフレームは、2024年6月の最後の週の月曜日の日付と、その日付に対応するランダムな数値データを含んでいます。


特定の曜日の最後の週を取得する

import pandas as pd

# 特定の曜日を取得
weekday = 1  # 月曜日

# 特定の月の開始日と終了日を指定
month = 6  # 6月
year = 2024
start_date = pd.Timestamp(f'{year}-{month}-01')
end_date = pd.Timestamp(f'{year}-{month}-{pd.Timestamp(start_date).days_in_month}')

# 特定の曜日の最後の週を取得
last_week_of_month = start_date + pd.DateOffset(weekday=weekday, week=-1)

# 正規化
normalized_date = last_week_of_month.normalize()

print(normalized_date)

この方法は、LastWeekOfMonth オフセットよりも柔軟性に優れています。特定の曜日を指定することで、その曜日の最後の週を取得することができます。

利点

  • LastWeekOfMonth オフセットよりも柔軟性が高い
  • 特定の曜日を指定できる

欠点

  • 計算が少し複雑になる

ループを使用して日付を反復処理する

import pandas as pd

# 特定の月の開始日と終了日を指定
month = 6  # 6月
year = 2024
start_date = pd.Timestamp(f'{year}-{month}-01')
end_date = pd.Timestamp(f'{year}-{month}-{pd.Timestamp(start_date).days_in_month}')

# 各日付を反復処理
last_monday = None
for date in pd.date_range(start_date, end_date):
    if date.weekday() == 1:  # 月曜日
        last_monday = date

# 正規化
if last_monday is not None:
    normalized_date = last_monday.normalize()
    print(normalized_date)
else:
    print("その月に月曜日はありません。")

この方法は、ループを使用して各日付を反復処理し、その月の最後の月曜日を見つけるという方法です。

利点

  • コードがシンプルで分かりやすい

欠点

  • ループ処理のため、計算速度が遅くなる可能性がある

外部ライブラリを使用する

import pandas as pd
from dateutil.relativedelta import relativedelta

# 特定の月の開始日と終了日を指定
month = 6  # 6月
year = 2024
start_date = pd.Timestamp(f'{year}-{month}-01')
end_date = pd.Timestamp(f'{year}-{month}-{pd.Timestamp(start_date).days_in_month}')

# 外部ライブラリを使用して最後の月曜日を取得
last_monday = start_date + relativedelta.relativedelta(weekday=relativedelta.MO(1))

# 正規化
normalized_date = last_monday.normalize()

print(normalized_date)

この方法は、dateutil などの外部ライブラリを使用して、最後の月曜日を取得する方法です。

利点

  • コードが簡潔になる

欠点

  • 外部ライブラリのインストールが必要

SQLクエリを使用する

SELECT DATE_ADD(LAST_DAY(CONCAT(YEAR(), '-', MONTH())), INTERVAL -WEEKDAY(LAST_DAY(CONCAT(YEAR(), '-', MONTH()))) DAY) AS last_monday
FROM information_schema.tables
LIMIT 1;

この方法は、SQLクエリを使用して、データベースから最後の月曜日を取得する方法です。

利点

  • データベースから直接データを取得できる

欠点

  • SQLクエリを記述する必要がある

最適な代替方法の選択

上記の代替方法はそれぞれ、利点と欠点があります。状況に応じて、最適な方法を選択してください。

  • コードがシンプルで分かりやすい方法を好む場合は、ループを使用して日付を反復処理する 方法が最適です。
  • 特定の曜日を指定したい場合は、特定の曜日の最後の週を取得する 方法が最適です。