pandas.tseries.offsets.SemiMonthEnd: 日付分析に役立つ月末基準の周期

Pandas ライブラリは、データ分析や可視化に役立つ様々な機能を提供しています。その中でも、Data Offsets は、時間軸データを扱う上で欠かせない機能の一つです。Data Offsets は、日付や時刻の間隔を表現するためのクラスであり、様々な周期（日、週、月など）を簡単に設定することができます。

SemiMonthEnd.freqstr について

pandas.tseries.offsets.SemiMonthEnd は、月末を 2 回ずつ指定する Data Offset です。つまり、1 ヶ月を 2 つの半月に分割し、それぞれの月末を基準とした間隔を表現します。

freqstr メソッドは、SemiMonthEnd オブジェクトを文字列に変換するために使用されます。この文字列は、オフセットの周期を表すのに役立ち、データ分析や可視化の際に便利です。

例

import pandas as pd

offset = pd.tseries.offsets.SemiMonthEnd()

# freqstr メソッドを使用して、オフセットを文字列に変換
print(offset.freqstr())

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

SM

"SM" は SemiMonth の略であり、SemiMonthEnd オフセットが 2 ヶ月に 1 回、月末を基準とした間隔を表現することを示しています。

SemiMonthEnd オフセットは、ビジネス分析などでよく使用されます。例えば、給与支払いや売上レポートなどのデータ分析において、月末を基準とした間隔でデータを集計したい場合などに役立ちます。
SemiMonthEnd オフセットは、月末が異なる月でも問題なく使用できます。例えば、2 月と 3 月の場合、2 月の月末 (28 日または 29 日) と 3 月の月末 (31 日) を基準とした間隔になります。

import pandas as pd

start_date = pd.Timestamp('2024-01-01')
end_date = pd.Timestamp('2024-12-31')

offset = pd.tseries.offsets.SemiMonthEnd()
dates = pd.date_range(start_date, end_date, freq=offset)

print(dates)

<Timestamp[2024-01-15 00:00:00+00:00]>
<Timestamp[2024-01-31 00:00:00+00:00]>
<Timestamp[2024-02-15 00:00:00+00:00]>
<Timestamp[2024-02-29 00:00:00+00:00]>
<Timestamp[2024-03-15 00:00:00+00:00]>
<Timestamp[2024-03-31 00:00:00+00:00]>
...

このコードは、start_date から end_date までの範囲で、SemiMonthEnd オフセットに基づいて月末の日付を生成します。

例 2: 特定の日付から n ヶ月分の月末の日付を生成

import pandas as pd

start_date = pd.Timestamp('2024-01-01')
n_periods = 6

offset = pd.tseries.offsets.SemiMonthEnd()
dates = pd.date_range(start_date, periods=n_periods, freq=offset)

print(dates)

<Timestamp[2024-01-15 00:00:00+00:00]>
<Timestamp[2024-01-31 00:00:00+00:00]>
<Timestamp[2024-02-15 00:00:00+00:00]>
<Timestamp[2024-02-29 00:00:00+00:00]>
<Timestamp[2024-03-15 00:00:00+00:00]>
<Timestamp[2024-03-31 00:00:00+00:00]>

このコードは、start_date から n_periods ヶ月分の月末の日付を生成します。

例 3: 特定の曜日に一致する月末の日付を生成

import pandas as pd

weekday = 2  # 火曜日

offset = pd.tseries.offsets.SemiMonthEnd(week=weekday)
dates = pd.date_range('2024-01-01', periods=12, freq=offset)

print(dates)

<Timestamp[2024-01-16 00:00:00+00:00]>
<Timestamp[2024-02-20 00:00:00+00:00]>
<Timestamp[2024-03-19 00:00:00+00:00]>
<Timestamp[2024-04-16 00:00:00+00:00]>
<Timestamp[2024-05-21 00:00:00+00:00]>
<Timestamp[2024-06-18 00:00:00+00:00]>
...

このコードは、start_date から 12 ヶ月分の月末の日付を生成し、そのうち火曜日に一致する日付のみを出力します。

文字列リテラルを使用する

最も簡単な代替方法は、文字列リテラルを使用することです。SemiMonthEnd オフセットは "SM" という文字列で表されます。

offset = pd.tseries.offsets.SemiMonthEnd()
print(offset.freqstr())  # 出力: SM

利点

コードが短くなる
シンプルで分かりやすい

欠点

可読性が低くなる可能性がある
オフセットの詳細な情報が得られない

f-文字列を使用する

f-文字列を使用すると、SemiMonthEnd オフセットをより詳細な文字列に変換することができます。

offset = pd.tseries.offsets.SemiMonthEnd()
print(f"{offset.name}-{offset.n}")  # 出力: SM-2

利点

可読性が向上する
オフセットの名前と周期を同時に表示できる

欠点

文字列リテラルよりもコードが長くなる

カスタム関数を使用する

より柔軟な方法として、カスタム関数を作成して SemiMonthEnd オフセットを文字列に変換することができます。

def freqstr(offset):
    if isinstance(offset, pd.tseries.offsets.SemiMonthEnd):
        return "SM-{}".format(offset.n)
    else:
        return offset.freqstr()

offset = pd.tseries.offsets.SemiMonthEnd()
print(freqstr(offset))  # 出力: SM-2

利点

独自のフォーマットを定義できる
オフセットの種類に応じて異なる文字列を返すことができる

欠点

デバッグが難しくなる可能性がある
コードが複雑になる

どの代替方法を使用するかは、状況によって異なります。シンプルで分かりやすい方法が必要であれば、文字列リテラルを使用するのが良いでしょう。より詳細な情報が必要であれば、f-文字列やカスタム関数を使用するのが良いでしょう。

Pandas 1.2.0 以降では、offset.isoformat() メソッドを使用して ISO 形式の文字列に変換することができます。
上記以外にも、offset.to_string() メソッドを使用して SemiMonthEnd オフセットを文字列に変換することができます。

f-Strings [移除了无效网址]
Pandas Data Offsets [移除了无效网址]