Python Pandas CustomBusinessHour – 日付がオフセット上にない場合のみ、次のオフセットへロールフォワードする方法
指定した日付がオフセット上にない場合にのみ、その日付を次のオフセットへロールフォワードしたいときは、Pandas の CustomBusinessHour.rollforward() メソッドを使用します。すでに日付がオフセット上にある場合は、元の日付がそのまま返されます。
1. 必要なライブラリのインポート
まず、必要なライブラリをインポートします。
import pandas as pd
2. タイムスタンプオブジェクトの作成
Pandas でタイムスタンプオブジェクトを設定します。
timestamp = pd.Timestamp('2021-12-20 08:35:10')3. CustomBusinessHour オフセットの作成
CustomBusinessHour オフセットを作成します。CustomBusinessHour は DateOffset のサブクラスで、weekmask 引数を使って有効な営業日を柔軟に指定できます。ここでは「月・火・水・金」を営業日として設定しています(木曜日は除外)。
cbhOffset = pd.tseries.offsets.CustomBusinessHour(n = 5, weekmask = 'Mon Tue Wed Fri')
4. オフセットを加算してタイムスタンプを更新
タイムスタンプにオフセットを加算し、更新後のタイムスタンプを表示します。
print("\nUpdated Timestamp...\n",timestamp + cbhOffset)5. ロールフォワードの実行
日付がオフセット上にない場合に、rollforward() を使って次のオフセットへ進めます。
roll = cbhOffset.rollforward(pd.Timestamp('2021-12-30 08:35:10'))結果を表示します。
print("\nRoll forward Result...\n",roll)完全なコード例
以下は、ここまでの手順をまとめたコード全体です。
import pandas as pd
# Pandas でタイムスタンプオブジェクトを設定
timestamp = pd.Timestamp('2021-12-20 08:35:10')
# タイムスタンプを表示
print("Timestamp...\n",timestamp)
# CustomBusinessHour オフセットを作成
# CustomBusinessHour は DateOffset のサブクラス
# 有効な営業日の weekmask を指定
cbhOffset = pd.tseries.offsets.CustomBusinessHour(n = 5, weekmask = 'Mon Tue Wed Fri')
# CustomBusinessHour オフセットを表示
print("\nCustomBusinessHour Offset...\n",cbhOffset)
# タイムスタンプにオフセットを加算し、更新後のタイムスタンプを表示
print("\nUpdated Timestamp...\n",timestamp + cbhOffset)
# オフセット上にない場合はロールフォワード
roll = cbhOffset.rollforward(pd.Timestamp('2021-12-30 08:35:10'))
# 結果を表示
print("\nRoll forward Result...\n",roll)出力結果
このコードを実行すると、次の出力が得られます。
Timestamp... 2021-12-20 08:35:10 CustomBusinessHour Offset... <5 * CustomBusinessHours: CBH=09:00-17:00> Updated Timestamp... 2021-12-20 14:00:00 Roll forward Result... 2021-12-31 09:00:00
解説
出力結果を見ると、2021-12-30 08:35:10 は木曜日ですが、weekmask で木曜日は営業日から除外されているため、オフセット上の日時ではありません。そのため rollforward() によって、翌営業日である金曜日の営業開始時刻 2021-12-31 09:00:00 へとロールフォワードされました。このように、CustomBusinessHour.rollforward() を使うことで、カスタマイズされた営業時間・営業日に基づいて、日付を適切に次の有効なオフセットへ進めることができます。
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【Pandas入門】Pythonでタイムスタンプを比較する方法をわかりやすく解説
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