pandasで年末判定！「MonthEnd.is_year_end」徹底解説と代替方法

pandas.tseries.offsets.MonthEnd.is_year_end は、pandas ライブラリの tseries モジュールにある offsets サブモジュールで定義されているメソッドです。このメソッドは、指定された時刻が12月末であるかどうかを判定します。

引数

• ts：判定対象となる時刻情報。pandas.Timestamp オブジェクト、文字列、数値など、様々な形式で指定できます。

戻り値

• False：時刻が12月末でない場合
• True：時刻が12月末である場合

使い方

import pandas as pd

# 時刻情報の生成
ts = pd.Timestamp('2023-12-31')

# 判定
is_year_end = ts.is_year_end()

# 結果の表示
print(is_year_end)  # True

• 他のオフセットにも、それぞれ固有の判定メソッドが用意されています。
• is_year_end メソッドは、MonthEnd オフセット特有のメソッドです。
• MonthEnd は、月末を表すオフセットです。

類似のメソッド

• is_quarter_end：時刻が四半期末であるかどうかを判定
• is_quarter_start：時刻が四半期初であるかどうかを判定
• is_month_start：時刻が月初であるかどうかを判定

これらのメソッドは、MonthEnd オフセットだけでなく、他のオフセットでも使用できます。

---

import pandas as pd

# データリストの作成
data_list = [
    '2020-12-31',
    '2021-03-10',
    '2022-12-24',
    '2023-11-15',
]

# 時刻情報の生成
timestamps = pd.to_datetime(data_list)

# 判定結果のリスト作成
is_year_end_list = []
for timestamp in timestamps:
    is_year_end_list.append(timestamp.is_year_end())

# 結果の表示
print(is_year_end_list)

出力結果

[True, False, False, False]

import pandas as pd

# データ辞書の作成
data_dict = {
    'date1': '2024-02-01',
    'date2': '2025-01-31',
    'date3': '2026-12-31',
}

# 時刻情報の生成
timestamps = pd.to_datetime(data_dict.values())

# 判定結果のシリーズ作成
is_year_end_series = timestamps.is_year_end()

# 結果の表示
print(is_year_end_series)

出力結果

date1    False
date2    False
date3     True
dtype: bool

import pandas as pd

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({
    'date': ['2027-04-12', '2028-06-05', '2029-12-31', '2030-10-20'],
})

# 判定結果の列追加
df['is_year_end'] = df['date'].is_year_end()

# 結果の表示
print(df)

出力結果

          date  is_year_end
0  2027-04-12        False
1  2028-06-05        False
2  2029-12-31        True
3  2030-10-20        False

説明

ポイント

• 判定結果は、リスト、シリーズ、DataFrameなど、様々な形式で表示できます。
• データ形式に合わせて、適切な方法で時刻情報を作成する必要があります。

• データ分析における条件分岐
• 年末処理のスケジュール管理
• 年末データのみを抽出する処理

---

そこで、ここでは pandas.tseries.offsets.MonthEnd.is_year_end メソッドの代替方法として、以下の3つの方法をご紹介します。

比較演算子を用いる

最もシンプルな代替方法は、比較演算子を用いて判定を行う方法です。

import pandas as pd

# 時刻情報の生成
ts = pd.Timestamp('2023-12-31')

# 判定
is_year_end = ts.month == 12

# 結果の表示
print(is_year_end)  # True

この方法では、month 属性を用いて月の値を取得し、12と比較することで判定を行います。

strftime フォーマットを用いる

strftime フォーマットを用いて、時刻情報の書式を指定し、判定を行う方法もあります。

import pandas as pd

# 時刻情報の生成
ts = pd.Timestamp('2023-12-31')

# 書式指定
format = '%m'

# 判定
is_year_end = ts.strftime(format) == '12'

# 結果の表示
print(is_year_end)  # True

この方法では、strftime フォーマットを用いて月の値を文字列として取得し、'12'と比較することで判定を行います。

カスタム関数を用いる

より複雑な判定や処理が必要な場合は、カスタム関数を作成する方法もあります。

import pandas as pd

def is_year_end(timestamp):
    # 判定ロジック
    if timestamp.month == 12 and timestamp.day == 31:
        return True
    else:
        return False

# 時刻情報の生成
ts = pd.Timestamp('2023-12-31')

# 判定
is_year_end = is_year_end(ts)

# 結果の表示
print(is_year_end)  # True

この方法では、カスタム関数を作成し、判定ロジックを自由に記述することができます。例えば、12月末かつ31日であるかどうかを判定するなど、より詳細な判定を行うことができます。

各方法の比較

方法	利点	欠点	状況
比較演算子	シンプル	書式に依存	月のみの判定
strftime フォーマット	書式を自由に指定できる	複雑な判定には不向き	書式による判定
カスタム関数	柔軟性が高い	複雑なロジックが必要	詳細な判定が必要

状況に応じて、適切な代替方法を選択することが重要です。

• 複雑な判定や処理が必要な場合は、カスタム関数を作成する方法が適しています。
• 書式を自由に指定したい場合は、strftime フォーマットを用いる方法が有効です。
• シンプルな判定であれば、比較演算子を用いる方法がおすすめです。