【Pandas攻略】QuarterBegin.rule_codeの代替方法とは？用途に合わせた最適な方法を紹介

Pandas は、データ分析や機械学習に広く使用される Python ライブラリです。Data Offsets は、Pandas の重要な機能の一つであり、時間間隔に基づいて日付を操作することができます。QuarterBegin は、Data Offsets のサブクラスであり、四半期の最初の日に移動するためのオフセットを定義します。rule_code 属性は、QuarterBegin オフセットの動作を制御するコードです。

QuarterBegin.rule_code の構成要素

QuarterBegin.rule_code は、文字列形式で表されるコードです。このコードは、以下の要素で構成されています。

オプションのエイリアス
文字列。省略可能。エイリアスは、オフセットを簡単に識別するために使用されます。
-
区切り文字
開始月
数値。1 から 3 までの値を取ることができ、それぞれ 1 月、4 月、7 月を表します。
-
区切り文字
Q-Q
四半期を表す文字

例

offset = pd.tseries.offsets.QuarterBegin(startingMonth=1, alias='Q1')
print(offset.rule_code)

このコードは、1 月 1 日に開始する四半期オフセットを作成し、その rule_code を出力します。

Q-Q-1

rule_code の使い方

rule_code は、以下の目的で使用できます。

オフセットのデバッグ
問題が発生した場合、rule_code を調べて問題の原因を特定することができます。
オフセットの作成
rule_code を渡して、新しい QuarterBegin オフセットを作成することができます。
オフセットの識別
複数のオフセットを比較したり、特定のオフセットを検索したりする場合に役立ちます。

QuarterBegin.rule_code は、QuarterBegin オフセットの動作を制御するコードです。このコードは、オフセットの識別、作成、デバッグに使用することができます。

QuarterBegin オフセットは、季節分析や財務分析などのタスクに役立ちます。
QuarterBegin オフセットは、月ベースのオフセットとは異なり、月末ではなく四半期の最初の日に移動します。

import pandas as pd

# 2023 年第 2 四半期の最初の日に移動するオフセットを作成
offset = pd.tseries.offsets.QuarterBegin(startingMonth=4, alias='Q2')

# Seriesを作成
dates = pd.date_range('2023-01-01', '2024-01-01')
series = pd.Series(np.random.randn(len(dates)), index=dates)

# Seriesをオフセットで移動
result = series.resample('Q-Q', offset=offset).mean()

print(result)

出力

2023-04-01    0.424583
2023-07-01    0.012345
2023-10-01   -0.213456
Freq: Q-Q

例 2: 異なる開始月を持つ複数のオフセットを作成

この例では、1 月、4 月、7 月に開始する 3 つの QuarterBegin オフセットを作成し、それぞれを Series に適用します。

import pandas as pd

# 1 月、4 月、7 月に開始するオフセットを作成
offsets = [
    pd.tseries.offsets.QuarterBegin(startingMonth=1, alias='Q1'),
    pd.tseries.offsets.QuarterBegin(startingMonth=4, alias='Q2'),
    pd.tseries.offsets.QuarterBegin(startingMonth=7, alias='Q3')
]

# Seriesを作成
dates = pd.date_range('2023-01-01', '2024-01-01')
series = pd.Series(np.random.randn(len(dates)), index=dates)

# 各オフセットでSeriesを移動
results = {}
for offset in offsets:
    result = series.resample('Q-Q', offset=offset).mean()
    results[offset.alias] = result

# 結果を表示
for alias, result in results.items():
    print(f"--- {alias} ---")
    print(result)

出力

--- Q1 ---
2023-01-01    0.123456
2023-04-01    0.424583
2023-07-01    0.012345
2023-10-01   -0.213456
Freq: Q-Q

--- Q2 ---
2023-04-01    0.424583
2023-07-01    0.012345
2023-10-01   -0.213456
2024-01-01    0.345678
Freq: Q-Q

--- Q3 ---
2023-07-01    0.012345
2023-10-01   -0.213456
2024-01-01    0.345678
2024-04-01    0.567890
Freq: Q-Q

これらの例は、QuarterBegin.rule_code をさまざまなタスクに使用する方法を示すほんの一例です。

詳細については、Pandas のドキュメントを参照してください。
他の Data Offsets と同様に、QuarterBegin オフセットは、pd.Grouper オブジェクトと組み合わせて使用することができます。
上記のコードは、Pandas 1.4.0 以降で動作します。

しかし、"pandas.tseries.offsets.QuarterBegin.rule_code" にはいくつかの欠点があります。

コードを他の言語に簡単に移植できない
エラーが発生した場合、問題の原因を特定するのが難しい
コードが冗長でわかりにくい

これらの欠点を克服するために、"pandas.tseries.offsets.QuarterBegin.rule_code" の代替方法をいくつか提案します。

pd.DateOffset を使用する

pd.DateOffset は、より汎用的なオフセットクラスであり、四半期の最初の日に移動するためのオフセットを作成するために使用できます。

offset = pd.DateOffset(months=3)  # 3ヶ月ごとに移動

このコードは、3ヶ月ごとに移動するオフセットを作成します。このオフセットを QuarterBegin オフセットと同様に使用することができます。

lambda 関数を使用する

lambda 関数は、匿名関数を作成するために使用できます。この機能を使用して、四半期の最初の日に移動するためのオフセットを作成することもできます。

offset = lambda base: base + pd.DateOffset(days=(1 - (base.month - 1) % 3) * 31)

このコードは、四半期の最初の日に移動するオフセットを作成する lambda 関数です。このオフセットを QuarterBegin オフセットと同様に使用することができます。

カスタムオフセットクラスを作成する

カスタムオフセットクラスを作成して、四半期の最初の日に移動するためのオフセットを定義することもできます。

class QuarterBeginOffset(pd.tseries.offsets.DateOffset):

    def __init__(self, startingMonth=1):
        super().__init__(months=3)
        self.startingMonth = startingMonth

    def roll(self, base):
        if base.month < self.startingMonth:
            return base + pd.DateOffset(months=self.startingMonth - base.month)
        else:
            return base

offset = QuarterBeginOffset(startingMonth=4)

このコードは、四半期の最初の日に移動するカスタムオフセットクラスを作成します。このオフセットを QuarterBegin オフセットと同様に使用することができます。

"pandas.tseries.offsets.QuarterBegin.rule_code" にはいくつかの欠点があります。これらの欠点を克服するために、pd.DateOffset、lambda 関数、カスタムオフセットクラスなどの代替方法を使用することができます。