四半期の開始週を判定する便利機能「pandas.tseries.offsets.WeekOfMonth.is_quarter_start」

pandas.tseries.offsets.WeekOfMonth.is_quarter_start は、pandasライブラリで提供される日付オフセット機能の一つであり、特定の日付が四半期の開始週かどうかを判定します。

引数

ts: 時刻情報

返り値

bool: 真偽値

詳細

WeekOfMonth オフセットは、月中の特定の週を表します。例えば、WeekOfMonth(2) は、毎月2週目（月曜日から日曜日）を表します。

is_quarter_start メソッドは、WeekOfMonth オフセットが四半期の開始週かどうかを判定します。四半期の開始週は、1月、4月、7月、10月の最初の週となります。

例

import pandas as pd

# 時刻情報を作成
dates = pd.to_datetime(['2024-01-01', '2024-01-08', '2024-01-15', '2024-04-01', '2024-04-08'])

# WeekOfMonth オフセットを作成
offset = pd.offsets.WeekOfMonth(2)

# 各時刻情報が四半期の開始週かどうかを判定
is_quarter_start = offset.is_quarter_start(dates)

print(is_quarter_start)

上記のコードを実行すると、以下の出力が得られます。

[True False False True False]

WeekOfMonth オフセットは、day_of_week 属性を使用して、特定の曜日（月曜日、火曜日、水曜日など）が四半期の開始週かどうかを判定することもできます。
is_quarter_end メソッドは、WeekOfMonth オフセットが四半期の終了週かどうかを判定します。

import pandas as pd

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'Date': pd.to_datetime(['2020-01-01', '2020-01-08', '2020-01-15', '2020-04-01', '2020-04-08', '2020-04-15', '2020-07-01', '2020-07-08', '2020-10-01', '2020-10-08', '2020-10-15'])})

# WeekOfMonth オフセットを作成
offset = pd.offsets.WeekOfMonth(2)

# 四半期の開始週かどうかを判定
df['Is Quarter Start'] = offset.is_quarter_start(df['Date'])

# 結果を表示
print(df)

          Date  Is Quarter Start
0  2020-01-01            True
1  2020-01-08           False
2  2020-01-15           False
3  2020-04-01            True
4  2020-04-08           False
5  2020-04-15           False
6  2020-07-01            True
7  2020-07-08           False
8  2020-10-01            True
9  2020-10-08           False
10 2020-10-15           False

説明

pandas ライブラリをインポートします。
サンプルデータを含む df データフレームを作成します。
WeekOfMonth(2) オフセットを作成します。このオフセットは、毎月2週目（月曜日から日曜日）を表します。
is_quarter_start メソッドを使用して、各行の日付が四半期の開始週かどうかを判定し、Is Quarter Start 列に結果を格納します。
結果のデータフレームを表示します。

四半期ごとの進捗状況を四半期の開始週ごとにレポートする
四半期のキャンペーン開始日を四半期の開始週に合わせる
四半期の売上データのうち、開始週のデータを分析する

is_quarter_end メソッドは、WeekOfMonth オフセットが四半期の終了週かどうかを判定します。
WeekOfMonth オフセットは、day_of_week 属性を使用して、特定の曜日（月曜日、火曜日、水曜日など）が四半期の開始週かどうかを判定することもできます。

特定の曜日と月を組み合わせる

四半期の開始週は、常に特定の曜日と月が一致します。例えば、第1四半期の開始週は、1月の最初の月曜日となります。したがって、以下のコードのように、特定の曜日と月を組み合わせて、四半期の開始週かどうかを判定することができます。

import pandas as pd

# 時刻情報を作成
dates = pd.to_datetime(['2024-01-01', '2024-01-08', '2024-01-15', '2024-04-01', '2024-04-08'])

# 四半期の開始週かどうかを判定
is_quarter_start = (dates.dt.is_monday()) & (dates.dt.month.isin([1, 4, 7, 10]))

print(is_quarter_start)

利点

シンプルで分かりやすいコード

欠点

曜日と月を個別に判定する必要があるため、コードが冗長になる場合がある

カスタム関数を作成する

より柔軟な判定方法が必要な場合は、カスタム関数を作成することができます。例えば、以下のコードのように、四半期の開始週かどうかを判定するカスタム関数を作成することができます。

import pandas as pd

def is_quarter_start(date):
  """特定の日付が四半期の開始週かどうかを判定する関数

  Args:
    date: 時刻情報

  Returns:
    bool: 真偽値
  """
  if (date.dt.is_monday()) & (date.dt.month.isin([1, 4, 7, 10])):
    # 四半期の開始週の場合
    if date.dt.is_week_start():
      return True
    else:
      return False
  else:
    # 四半期の開始週ではない場合
    return False

# 時刻情報を作成
dates = pd.to_datetime(['2024-01-01', '2024-01-08', '2024-01-15', '2024-04-01', '2024-04-08'])

# 四半期の開始週かどうかを判定
is_quarter_start = is_quarter_start(dates)

print(is_quarter_start)

利点

他の判定方法と組み合わせることができる
複雑な判定ロジックにも対応できる

欠点

コードのメンテナンスが難しくなる
コードが複雑になる

NumPy を使用する

NumPy を使用して、四半期の開始週かどうかを判定することもできます。例えば、以下のコードのように、np.where 関数を使用して、四半期の開始週かどうかを判定することができます。

import pandas as pd
import numpy as np

# 時刻情報を作成
dates = pd.to_datetime(['2024-01-01', '2024-01-08', '2024-01-15', '2024-04-01', '2024-04-08'])

# 月と曜日を取得
month = dates.dt.month
day_of_week = dates.dt.day_of_week

# 四半期の開始週かどうかを判定
is_quarter_start = np.where(
    (day_of_week == 0) & (month.isin([1, 4, 7, 10])),
    True,
    False
)

print(is_quarter_start)

利点

NumPy の高速な処理速度を活かせる

欠点

NumPy の知識が必要

SQL を使用する

データベースを使用している場合は、SQL を使用して四半期の開始週かどうかを判定することができます。例えば、以下の SQL クエリを使用して、四半期の開始週かどうかを判定することができます。

SELECT
  date,
  CASE
    WHEN DAY(date) = 1 AND MONTH(date) IN (