Pandasで月末判定！MonthEndオフセットとis_month_end関数の使い方を徹底解説

pandas.tseries.offsets.MonthEnd.is_month_end は、pandasライブラリで提供される MonthEnd オフセットを使用した日付が月末であるかどうかを確認するための関数です。

機能

• その Timestamp オブジェクトが月末であれば True を返し、そうでなければ False を返します。
• 引数として Timestamp オブジェクトを受け取ります。

使い方

import pandas as pd

# サンプルデータの作成
dates = pd.to_datetime(['2024-01-01', '2024-01-31', '2024-02-01', '2024-02-15', '2024-02-29'])

# MonthEnd オフセットの作成
offset = pd.tseries.offsets.MonthEnd()

# 各日付が月末かどうかを確認
for date in dates:
    is_month_end = offset.is_month_end(date)
    print(f"{date} : {is_month_end}")

出力結果

2024-01-01 : False
2024-01-31 : True
2024-02-01 : False
2024-02-15 : False
2024-02-29 : True

応用例

• データ分析における月末の値を特異点として扱いたい場合
• 月末処理を実行したい場合
• 末日のデータのみ抽出したい場合

• 時系列データのインデックスが DateTimeIndex でない場合は、意図した結果が得られない可能性があります。
• この関数は、Timestamp オブジェクトのみをサポートします。

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サンプル 1：月末の株価のみ抽出

目的
2023年の東証一部上場銘柄の株価データから、月末のデータのみを抽出する。

コード

import pandas as pd

# データの読み込み
df = pd.read_csv('stocks_data.csv', index_col='Date', parse_dates=True)

# MonthEnd オフセットの作成
offset = pd.tseries.offsets.MonthEnd()

# 末日のデータのみ抽出
monthly_data = df[df.index.is_month_end(offset=offset)]

# 結果の表示
print(monthly_data)

説明

1. pd.read_csv 関数で株価データを読み込みます。
2. MonthEnd オフセットを作成します。
3. index.is_month_end メソッドを使用して、月末のデータのみ抽出します。
4. 抽出結果を monthly_data 変数に格納します。
5. print 関数で結果を表示します。

ポイント

• 抽出されたデータフレーム monthly_data は、月末の株価のみを含むデータフレームとなります。
• index.is_month_end メソッドは、MonthEnd オフセットを引数として渡すことで、月末かどうかを判定できます。

目的
毎月末に実行されるバッチ処理で、前月の売上データを分析する。

コード

import pandas as pd
import datetime

# 前月のデータを取得
current_date = datetime.datetime.today()
last_month_end = current_date - pd.DateOffset(months=1)

# データの読み込み
sales_data = pd.read_csv('sales_data.csv', index_col='Date', parse_dates=True)

# MonthEnd オフセットの作成
offset = pd.tseries.offsets.MonthEnd()

# 前月の月末データのみ抽出
last_month_data = sales_data[sales_data.index.is_month_end(offset=offset) & (sales_data.index >= last_month_end)]

# 分析処理を実行
analyze_sales_data(last_month_data)

説明

1. 現在の年月日を取得します。
2. pd.DateOffset を使用して、前月の月末日を取得します。
3. read_csv 関数で売上データを読み込みます。
4. MonthEnd オフセットを作成します。
5. index.is_month_end メソッドと条件式を使用して、前月の月末データのみ抽出します。
6. 抽出されたデータフレーム last_month_data を引数として、売上データ分析処理 analyze_sales_data を実行します。

• バッチ処理のトリガーとして is_month_end メソッドを活用できます。
• 条件式を組み合わせることで、必要なデータのみを効率的に抽出できます。
• pd.DateOffset を使用して、柔軟に過去の日付を取得できます。

• pandasライブラリには、他にも様々なデータ操作関数や時間関連関数などが用意されていますので、必要に応じて活用してください。
• 実際の処理内容に応じて、データの読み込み方法、分析処理の内容、バッチ処理のスケジュールなどを調整してください。

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dayofmonth 属性の比較

import pandas as pd

# サンプルデータの作成
dates = pd.to_datetime(['2024-01-01', '2024-01-31', '2024-02-01', '2024-02-15', '2024-02-29'])

# 末日がどうかを確認
for date in dates:
    is_month_end = date.dayofmonth == date.max_dayofmonth
    print(f"{date} : {is_month_end}")

利点

• 外部ライブラリの必要がない
• シンプルでわかりやすいコード

欠点

• 月の最終日が30日または31日であることを前提としている
• 閏年を考慮していない

dt.is_month_end 属性の使用

import pandas as pd

# サンプルデータの作成
dates = pd.to_datetime(['2024-01-01', '2024-01-31', '2024-02-01', '2024-02-15', '2024-02-29'])

# 末日がどうかを確認
for date in dates:
    is_month_end = date.is_month_end
    print(f"{date} : {is_month_end}")

利点

• 月の最終日が30日または31日であることを考慮していない
• 閏年を考慮している

欠点

• pandasバージョン 1.0.0以降でのみ使用可能

Series.apply メソッドと自作関数を使用

import pandas as pd

def is_month_end(date):
    return date.dayofmonth == date.max_dayofmonth

# サンプルデータの作成
dates = pd.to_datetime(['2024-01-01', '2024-01-31', '2024-02-01', '2024-02-15', '2024-02-29'])

# 末日がどうかを確認
is_month_end_flags = dates.apply(is_month_end)
print(is_month_end_flags)

利点

• 独自の判定ロジックを実装できる
• 柔軟性が高い

欠点

• 処理速度が遅くなる可能性がある
• コードが複雑になる

正規表現を使用

import pandas as pd

# サンプルデータの作成
dates = pd.to_datetime(['2024-01-01', '2024-01-31', '2024-02-01', '2024-02-15', '2024-02-29'])

# 末日がどうかを確認
is_month_end_flags = dates.dt.strftime('%d') == dates.dt.max_dayofmonth.dt.strftime('%d')
print(is_month_end_flags)

利点

• シンプルでわかりやすいコード

欠点

• 月の最終日が30日または31日であることを前提としている
• 閏年を考慮していない

どの代替方法が最適かは、状況によって異なります。

• 正規表現を使用する方法は、シンプルですが、閏年や月の最終日に関する制約があります。
• 独自の判定ロジックを実装する必要がある場合は、Series.apply メソッドと自作関数を使用します。
• 閏年を考慮する必要がある場合は、dt.is_month_end 属性を使用するか、Series.apply メソッドと自作関数を使用します。
• シンプルでわかりやすい方法を求める場合は、dayofmonth 属性の比較がおすすめです。