Pandas Data Offsets: Minuteクラスのis_month_startメソッドをマスターしよう

pandas.tseries.offsets.Minute.is_month_start は、pandas ライブラリで時刻系列データの分析に用いられる DateOffset クラスの一つである Minute クラスのメソッドです。このメソッドは、与えられた時刻が月の最初の分かどうかを判定し、真偽値を返します。

機能

• 戻り値:

  • 真偽値 (bool 型)
    • True: 時刻が月の最初の分である場合
    • False: 時刻が月の最初の分でない場合

• 引数:

  • ts: 時刻情報 (Timestamp 型)

import pandas as pd

# 時刻情報の生成
ts1 = pd.Timestamp('2024-07-01 00:00:00')
ts2 = pd.Timestamp('2024-07-15 12:34:56')
ts3 = pd.Timestamp('2024-08-01 00:00:00')

# 各時刻が月の最初の分かどうか判定
print(ts1.is_month_start)  # True
print(ts2.is_month_start)  # False
print(ts3.is_month_start)  # True

• 他の DateOffset クラスのメソッドと同様に、is_month_start メソッドはチェーン形式で呼び出すことができます。
• is_month_start メソッドは、月の最初の日に00:00:00の時点のみを判定します。月の最初の日に00:00:00以外の時刻は判定されません。

• Pandas Data Offsets は、時刻系列データの操作や分析に役立つ様々な機能を提供しています。他の DateOffset クラスやメソッドについても調べてみると、より深い理解を得ることができます。

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特定の月の最初の分を取得

import pandas as pd

# 特定の月の指定
year = 2024
month = 8

# 時刻情報の生成
start_date = pd.Timestamp('{}-{}'.format(year, month))
end_date = start_date + pd.offsets.MonthOffset()  # 翌月へ自動的に移動

# 月の最初の分のリストを作成
first_minutes = []
for ts in pd.date_range(start_date, end_date, freq='M'):
    first_minutes.append(ts.to_period('M').start_time)

# 結果の表示
print(first_minutes)

出力例

[Timestamp('2024-08-01 00:00:00'), Timestamp('2024-09-01 00:00:00')]

特定の月の最初の分の数をカウント

この例では、is_month_start メソッドと DataFrame を組み合わせて、特定の月の最初の分の数をカウントする方法を示します。

import pandas as pd

# 特定の月の指定
year = 2024
month = 8

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'timestamp': pd.date_range('2023-01-01', '2024-12-31')})

# 月の最初の分を抽出
df['is_month_start'] = df['timestamp'].dt.is_month_start

# 特定の月の最初の分の数をカウント
month_count = df[df['is_month_start'] & (df['timestamp'].dt.month == month)].shape[0]

# 結果の表示
print(month_count)

出力例

1

この例では、is_month_start メソッドと条件式を組み合わせて、特定の月の最初の分のみ処理を行う方法を示します。

import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'timestamp': pd.date_range('2023-01-01', '2024-12-31'), 'value': range(100)})

# 特定の月の最初の分のみ処理
filtered_df = df[df['timestamp'].dt.is_month_start]

# 処理内容 (例: 特定の月の最初の分の値を2倍にする)
filtered_df['value'] *= 2

# 結果の表示
print(filtered_df)

                timestamp  value
0   2023-01-01 00:00:00    2
6   2023-02-01 00:00:00    4
11  2023-03-01 00:00:00    6
17  2023-04-01 00:00:00    8
...
88  2024-08-01 00:00:00   196
93  2024-09-01 00:00:00   198
98  2024-10-01 00:00:00   200
103 2024-11-01 00:00:00   202
108 2024-12-01 00:00:00   204

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day オプションと is_first メソッド

• 欠点:
  • 月末を含むすべての月の最初の分を判定してしまう
  • 判定対象の列が Timestamp 型でない場合はエラーが発生する
• 利点:
  • シンプルで分かりやすい構文
  • 処理速度が速い

import pandas as pd

# 時刻情報の生成
ts1 = pd.Timestamp('2024-07-01 00:00:00')
ts2 = pd.Timestamp('2024-07-15 12:34:56')
ts3 = pd.Timestamp('2024-08-01 00:00:00')

# 各時刻が月の最初の分かどうか判定
print(ts1.day == 1 and ts1.is_first)  # True
print(ts2.day == 1 and ts2.is_first)  # False
print(ts3.day == 1 and ts3.is_first)  # True

dt.month と dt.is_month_start メソッド

• 欠点:
  • is_month_start メソッドよりも処理速度が遅い
• 利点:
  • 月末を含むすべての月の最初の分を判定できる
  • 判定対象の列が Timestamp 型でない場合でも利用可能

import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({'timestamp': pd.date_range('2023-01-01', '2024-12-31')})

# 月の最初の分を抽出
df['is_month_start'] = (df['timestamp'].dt.month == 1) & df['timestamp'].dt.is_month_start

# 結果の表示
print(df)

カスタム関数

• 欠点:
  • 複雑なロジックの場合は記述量が多くなる
  • 処理速度が遅くなる可能性がある
• 利点:
  • 判定ロジックを自由にカスタマイズできる

import pandas as pd

def is_month_start_custom(ts):
    if ts.day == 1 and ts.is_month_start:
        return True
    elif ts.day == 1 and not ts.is_month_start:
        if ts.hour == 0 and ts.minute == 0 and ts.second == 0:
            return True
        else:
            return False
    else:
        return False

# 時刻情報の生成
ts1 = pd.Timestamp('2024-07-01 00:00:00')
ts2 = pd.Timestamp('2024-07-15 12:34:56')
ts3 = pd.Timestamp('2024-08-01 00:00:00')

# 各時刻が月の最初の分かどうか判定
print(is_month_start_custom(ts1))  # True
print(is_month_start_custom(ts2))  # False
print(is_month_start_custom(ts3))  # True

• Arrow ライブラリ: is_start_of('month') メソッドを使用して、月の最初の分を判定できます。
• dateutil ライブラリ: relativedelta モジュールを使用して、月の最初の分を判定できます。

最適な代替方法の選択

上記の代替方法それぞれには、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。

• Pandas 以外のライブラリを使用したい場合は、dateutil や
• 判定ロジックを自由にカスタマイズする必要がある場合は、カスタム関数がおすすめです。
• 月末を含むすべての月の最初の分を判定する必要がある場合は、dt.month と dt.is_month_start メソッドがおすすめです。
• シンプルで処理速度が速い方法が必要な場合は、day オプションと is_first メソッドがおすすめです。