Pandasで四半期ごとの売上推移を分析: QuarterBeginオフセットとgroupby.agg関数による効率的な集計
pandas.tseries.offsets.QuarterBegin.is_on_offset は、pandas ライブラリで提供される関数の一つであり、データオフセットと呼ばれる機能の一部です。この関数は、引数として渡された日付が、四半期最初の日に当たるかどうかを判断し、真偽値を返します。
データオフセットとは？
データオフセットは、pandas で時間軸データを扱う際に便利な機能です。データオフセットを用いることで、日付間の差を表現したり、特定の日付を基準とした新しい日付を生成したりすることができます。
QuarterBegin オフセット
QuarterBegin オフセットは、四半期最初の日に焦点を当てたデータオフセットです。このオフセットを用いることで、四半期ごとにデータを分割したり、四半期ごとの集計値を算出したりすることができます。
is_on_offset メソッド
is_on_offset メソッドは、データオフセットが特定の日付に適用されるかどうかを判断します。QuarterBegin オフセットの場合、このメソッドは、引数として渡された日付が四半期最初の日に当たるかどうかを判断します。
使い方
import pandas as pd
# 四半期最初の日に設定されたオフセットを作成
offset = pd.tseries.offsets.QuarterBegin()
# 特定の日付
date = pd.Timestamp('2024-03-31')
# is_on_offset メソッドを呼び出す
is_on_offset = offset.is_on_offset(date)
# 結果を出力
print(is_on_offset)
上記のコードを実行すると、以下の出力が得られます。
True
これは、date が 2024 年 3 月 31 日であり、これは 2024 年第 1 四半期の最初の日に当たるためです。
QuarterBeginオフセット以外にも、様々なデータオフセットが用意されています。データの性質に合わせて適切なオフセットを選択することが重要です。is_on_offsetメソッドは、単独で実行しても、データ分析に役立つ情報を得られるとは限りません。このメソッドは、他のデータオフセット関数と組み合わせて使用することで、より深い分析が可能になります。
Checking if multiple dates are quarter beginnings
In this example, we create a list of dates and check if each date is a quarter beginning using the is_on_offset method:
import pandas as pd
# Create a list of dates
dates = ['2023-01-01', '2023-04-01', '2023-07-01', '2023-10-01', '2023-12-25']
# Convert dates to pandas Timestamp objects
timestamps = [pd.Timestamp(date) for date in dates]
# Create a QuarterBegin offset
offset = pd.tseries.offsets.QuarterBegin()
# Check if each date is a quarter beginning
is_quarter_beginning = [offset.is_on_offset(timestamp) for timestamp in timestamps]
# Print the results
print(is_quarter_beginning)
This code will output the following:
[True, True, True, True, False]
As you can see, the first four dates are quarter beginnings, while the fifth date (December 25th) is not.
Identifying quarter beginnings in a DataFrame
In this example, we create a DataFrame with dates and use the apply method to apply the is_on_offset method to each date:
import pandas as pd
# Create a DataFrame with dates
data = {'Date': ['2023-01-01', '2023-04-01', '2023-07-01', '2023-10-01', '2023-12-25']}
df = pd.DataFrame(data)
# Create a QuarterBegin offset
offset = pd.tseries.offsets.QuarterBegin()
# Apply the is_on_offset method to each date
is_quarter_beginning = df['Date'].apply(lambda date: offset.is_on_offset(pd.Timestamp(date)))
# Add the new column to the DataFrame
df['Is Quarter Beginning'] = is_quarter_beginning
# Print the DataFrame
print(df)
This code will output the following DataFrame:
Date Is Quarter Beginning
0 2023-01-01 True
1 2023-04-01 True
2 2023-07-01 True
3 2023-10-01 True
4 2023-12-25 False
The new Is Quarter Beginning column indicates whether each date in the Date column is a quarter beginning.
Selecting quarter beginning dates from a DataFrame
In this example, we use the is_on_offset method to filter a DataFrame and select only the rows where the date is a quarter beginning:
import pandas as pd
# Create a DataFrame with dates
data = {'Date': ['2023-01-01', '2023-04-01', '2023-07-01', '2023-10-01', '2023-12-25']}
df = pd.DataFrame(data)
# Create a QuarterBegin offset
offset = pd.tseries.offsets.QuarterBegin()
# Select rows where the date is a quarter beginning
quarter_beginnings = df[df['Date'].apply(lambda date: offset.is_on_offset(pd.Timestamp(date)))]
# Print the selected rows
print(quarter_beginnings)
Date
0 2023-01-01
1 2023-04-01
2 2023-07-01
3 2023-10-01
This DataFrame contains only the rows where the date in the Date column is a quarter beginning.
Vectorized comparison using pd.Timestamp.quarter
Instead of using the is_on_offset method, you can directly compare the quarter of each date to the expected quarter value (1 for the first quarter, 2 for the second quarter, and so on). This approach utilizes vectorized operations for efficient computation:
import pandas as pd
# Create a DataFrame with dates
data = {'Date': ['2023-01-01', '2023-04-01', '2023-07-01', '2023-10-01', '2023-12-25']}
df = pd.DataFrame(data)
# Extract the quarter from each date
df['Quarter'] = pd.to_datetime(df['Date']).dt.quarter
# Identify quarter beginnings
is_quarter_beginning = df['Quarter'] == 1
# Filter or add a new column based on the condition
quarter_beginnings = df[is_quarter_beginning]
df['Is Quarter Beginning'] = is_quarter_beginning
# Print the results
print(quarter_beginnings)
print(df)
Using groupby and aggregation
If you want to identify quarter beginnings and perform aggregations on the data, you can use the groupby function along with the QuarterBegin offset:
import pandas as pd
# Create a DataFrame with dates and values
data = {'Date': ['2023-01-01', '2023-04-01', '2023-07-01', '2023-10-01', '2023-12-25'],
'Value': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
# Convert dates to pandas Timestamp objects
timestamps = pd.to_datetime(df['Date'])
# Create a QuarterBegin offset
offset = pd.tseries.offsets.QuarterBegin()
# Group by quarter beginnings and perform aggregation
quarter_beginnings = df.set_index(timestamps).resample('Q-B', offset=offset).agg({
'Value': 'sum'
})
# Print the aggregated DataFrame
print(quarter_beginnings)
This code will output a DataFrame with the sum of values for each quarter beginning.
Custom function for date comparison
You can create a custom function that checks if a given date is a quarter beginning and use it to filter or transform the data:
import pandas as pd
def is_quarter_beginning(date):
if date.month == 1:
return True
else:
return False
# Create a DataFrame with dates and values
data = {'Date': ['2023-01-01', '2023-04-01', '2023-07-01', '2023-10-01', '2023-12-25'],
'Value': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
# Convert dates to pandas Timestamp objects
timestamps = pd.to_datetime(df['Date'])
# Apply the custom function to identify quarter beginnings
is_quarter_beginning = df['Date'].apply(is_quarter_beginning)
# Filter or add a new column based on the condition
quarter_beginnings = df[is_quarter_beginning]
df['Is Quarter Beginning'] = is_quarter_beginning
# Print the results
print(quarter_beginnings)
print(df)