Pandasで月の初めを判定！「pandas.tseries.offsets.Micro.is_month_start」の使い方と代替方法を徹底解説

pandas.tseries.offsets.Micro.is_month_start は、PandasライブラリにおけるData Offsets機能の一つで、特定の日付が月の初めであるかどうかを判定する関数です。

機能

• 各時刻情報に対して、それが月の初めであるかどうかを真偽値で返します。
• 引数として、時刻情報を含むデータフレームやSeries、または単体の時刻情報（datetimeオブジェクトなど）を受け取ります。

使い方

import pandas as pd

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'date': ['2024-01-01', '2024-01-15', '2024-02-01', '2024-02-10']})

# Microオフセットを作成
micro = pd.tseries.offsets.Micro()

# 各日付が月の初めかどうかを判定
is_month_start = df['date'].dt.is_month_start(micro)

print(is_month_start)

出力

0     True
1    False
2     True
3    False
Name: date, dtype: bool

• 閏年を含む月の判定にも対応しています。
• 判定対象となる日付が月の初めではない場合は、Falseを返します。
• is_month_start は、DateOffsetサブクラスであるMicroオフセットだけでなく、他のDateOffsetサブクラス（例：MonthOffset、YearOffsetなど）でも使用できます。

• 財務レポートの作成
• 月末処理の自動化
• 月ごとの売上データの分析

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サンプル 1：特定の月の月初を取得

import pandas as pd

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'date': ['2023-10-01', '2023-10-10', '2023-10-20', '2023-11-01', '2023-11-15']})

# 10月の月初を取得
month_start_dates = df[df['date'].dt.is_month_start(pd.tseries.offsets.Micro())]['date']

print(month_start_dates)

出力

0    2023-10-01
3    2023-11-01
Name: date, dtype: object

サンプル 2：月初にのみ処理を実行

import pandas as pd
import numpy as np

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'date': ['2023-01-01', '2023-01-15', '2023-02-01', '2023-02-15'],
                   'value': [100, 200, 300, 400]})

# Microオフセットを作成
micro = pd.tseries.offsets.Micro()

# 月初のみ処理を実行
df['processed'] = np.where(df['date'].dt.is_month_start(micro), '処理済み', '未処理')

print(df)

出力

        date  value     processed
0 2023-01-01   100     処理済み
1 2023-01-15   200      未処理
2 2023-02-01   300     処理済み
3 2023-02-15   400      未処理

サンプル 3：月末処理の自動化

import pandas as pd
import datetime

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'date': ['2023-01-31', '2023-02-28', '2023-03-31', '2023-04-30'],
                   'sales': [10000, 15000, 20000, 22000]})

# 月末を取得
month_end_dates = df[df['date'].dt.is_month_end(pd.tseries.offsets.Micro())]['date']

# 月末処理を実行
for date in month_end_dates:
    # 売上データを集計
    monthly_sales = df[df['date'].dt.month == date['date'].month]['sales'].sum()

    # レポートを作成
    print(f"{date.strftime('%Y-%m')}月の売上: {monthly_sales}")

出力

2023-01月の売上: 10000
2023-02月の売上: 15000
2023-03月の売上: 20000
2023-04月の売上: 22000

• これらの機能を活用することで、月の初めや月末にのみ特定の処理を実行するといった、データ分析や業務自動化における様々なニーズに対応することができます。

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day_of_month 属性を利用

import pandas as pd

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'date': ['2024-01-01', '2024-01-15', '2024-02-01', '2024-02-10']})

# 月の初めかどうかを判定
is_month_start = df['date'].dt.day_of_month == 1

print(is_month_start)

出力

0     True
1    False
2     True
3    False
Name: date, dtype: bool

利点

• 計算処理が高速
• シンプルで分かりやすいコード

欠点

• 月末判定には別途処理が必要
• 閏年を考慮していない

dt.is_month_name 属性と比較

import pandas as pd

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'date': ['2024-01-01', '2024-01-15', '2024-02-01', '2024-02-10']})

# 月の初めかどうかを判定
is_month_start = df['date'].dt.is_month_name[0] == df['date'].dt.month_name()

print(is_month_start)

出力

0     True
1    False
2     True
3    False
Name: date, dtype: bool

利点

• コード量が少ない
• 閏年を考慮している

欠点

カスタム関数を利用

import pandas as pd

def is_month_start(date):
    return (date.day == 1) and (date.month == date.month_name())

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'date': ['2024-01-01', '2024-01-15', '2024-02-01', '2024-02-10']})

# 月の初めかどうかを判定
is_month_start = df['date'].apply(is_month_start)

print(is_month_start)

出力

0     True
1    False
2     True
3    False
Name: date, dtype: bool

利点

• 閏年を含む任意の判定条件を記述できる
• 柔軟性が高い

欠点

• 処理速度が遅くなる可能性がある
• コード量が多くなる

NumPyライブラリを利用

import pandas as pd
import numpy as np

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'date': ['2024-01-01', '2024-01-15', '2024-02-01', '2024-02-10']})

# 月の初めかどうかを判定
is_month_start = np.where(df['date'].dt.day == 1, True, False)

print(is_month_start)

出力

[ True False  True False]

利点

• 高速な処理が可能

欠点

• Pandas以外のライブラリを導入する必要がある
• 判読性がやや劣る

• 判読性：コードの判読性を重視する場合は、`dt.is_month
• コード量：シンプルなコードであれば、day_of_month 属性が適しています。柔軟性が必要であれば、カスタム関数を利用します。
• 閏年対応：閏年を考慮する必要がある場合は、dt.is_month_name 属性と比較するか、カスタム関数を利用する必要があります。
• 処理速度：高速処理が必要であれば、day_of_month 属性やNumPyライブラリが適しています。