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Python PandasでBusinessDayオフセットを作成する方法

PandasでBusinessDay(営業日)オフセットを作成するには、pd.tseries.offsets.BusinessDay()メソッドを使用します。BusinessDayはDateOffsetのサブクラスであり、日付に対して営業日ベースの計算を行う際に便利です。

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 datetime
import pandas as pd

BusinessDayオフセットの作成

次に、BusinessDayオフセットを作成します。ここでは、7日7時間7分のオフセットを指定しています。

bdOffset = pd.tseries.offsets.BusinessDay(offset = datetime.timedelta(days = 7, hours = 7, minutes = 7))

作成したオフセットの表示

作成したBusinessDayオフセットを表示してみましょう。

print("BusinessDay Offset...\n", bdOffset)

タイムスタンプの設定

Pandasでタイムスタンプオブジェクトを設定します。

timestamp = pd.Timestamp('2021-1-1 01:55:02.000045')

更新後のタイムスタンプの表示

タイムスタンプにBusinessDayオフセットを加算した結果を表示します。

print("\nUpdated Timestamp...\n", timestamp + bdOffset)

完全なコード例

以下に、これまでの手順をまとめた完全なコードを示します。

import datetime
import pandas as pd

# タイムスタンプオブジェクトを設定
timestamp = pd.Timestamp('2021-1-1 01:55:02.000045')

# タイムスタンプを表示
print("Timestamp...\n", timestamp)

# BusinessDayオフセットを作成
# BusinessDayはDateOffsetのサブクラス
bdOffset = pd.tseries.offsets.BusinessDay(offset = datetime.timedelta(days = 7, hours = 7, minutes = 7))

# BusinessDayオフセットを表示
print("BusinessDay Offset...\n", bdOffset)

# 更新後のタイムスタンプを表示
print("\nUpdated Timestamp...\n", timestamp + bdOffset)

実行結果

上記のコードを実行すると、以下の出力が得られます。

Timestamp...
 2021-01-01 01:55:02.000045
BusinessDay Offset...
 <BusinessDay: offset=datetime.timedelta(days=7, seconds=25620)>

Updated Timestamp...
 2021-01-11 09:02:02.000045

このように、元のタイムスタンプ「2021-01-01 01:55:02.000045」に、7日7時間7分のBusinessDayオフセットが適用され、「2021-01-11 09:02:02.000045」という新しいタイムスタンプが生成されました。BusinessDayオフセットを使うことで、営業日を考慮した日付計算を簡単に行うことができます。

  1. Python PandasでUTCオフセット時間を取得する方法

    PandasでタイムスタンプのUTCオフセット時間を取得するには、timestamp.utcoffset()メソッドを使用します。このメソッドは、タイムゾーンが設定されたTimestampオブジェクトに対して、協定世界時(UTC)からのずれ(オフセット)を返します。まずは、必要なライブラリをインポートしましょう。import pandas as pd手順1:タイムスタンプの作成次に、タイムゾーンとして「UTC」を指定してTimestampオブジェクトを作成します。timestamp = pd.Timestamp(2021-10-16T15:12:34.261811624, tz=UTC)手順2

  2. 【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

    はじめに:Pandasでのタイムスタンプ比較の基本 データ分析の現場では、日付や時刻のデータ(タイムスタンプ)を扱う場面が非常に多くあります。例えば「購入日と整備日の差は何日か」「特定の日付以降のレコードだけを抽出したい」といったケースです。 Pandasでは、インデックス演算子(角括弧 [])を使って列にアクセスし、タイムスタンプ同士を直接比較・差分計算することができます。この記事では、具体的なサンプルコードを通じて、その方法をわかりやすく解説します。 1. ライブラリのインポート まず、必要なライブラリであるPandasをインポートします。 import pandas as pd 2.