Python Pandas – PeriodIndexオブジェクトの日付がうるう年かどうかを判定する方法

PeriodIndexオブジェクトに含まれる日付がうるう年に属しているかどうかを確認するには、periodIndex.is_leap_yearプロパティを使用します。このプロパティは、各日付に対してうるう年であればTrue、そうでなければFalseを返します。

基本的な使い方

まず、必要なライブラリをインポートします。

import pandas as pd

次に、PeriodIndexオブジェクトを作成します。

periodIndex = pd.PeriodIndex(['2021-09-25 07:50:35', '2019-10-30 04:35:45',
'2016-07-15 02:25:15', '2020-06-25 09:20:55'], freq="T")

作成したPeriodIndexオブジェクトを表示します。

print("PeriodIndex...\n", periodIndex)

日付がうるう年かどうかを確認します。

print("\nWhether the date is a leap year?\n", periodIndex.is_leap_year)

完全なコード例

以下に、コメント付きの完全なコードを示します。

import pandas as pd

# PeriodIndexオブジェクトを作成
# PeriodIndexは、時間における一定の期間を示す序数値を保持する不変のndarrayです
# 「freq」パラメータを使用して頻度（ここでは分単位）を設定しています
periodIndex = pd.PeriodIndex(['2021-09-25 07:50:35', '2019-10-30 04:35:45',
'2016-07-15 02:25:15', '2020-06-25 09:20:55'], freq="T")

# PeriodIndexオブジェクトを表示
print("PeriodIndex...\n", periodIndex)

# PeriodIndexの頻度オブジェクトを表示
print("\nPeriodIndex frequency object...\n", periodIndex.freq)

# PeriodIndexの頻度を文字列として表示
print("\nPeriodIndex frequency object as a string...\n", periodIndex.freqstr)

# 日付がうるう年かどうかを確認
print("\nWhether the date is a leap year?\n", periodIndex.is_leap_year)

実行結果

上記のコードを実行すると、以下のような出力が得られます。

PeriodIndex...
PeriodIndex(['2021-09-25 07:50', '2019-10-30 04:35', '2016-07-15 02:25','2020-06-25 09:20'],
dtype='period[T]')

PeriodIndex frequency object...
<Minute>

PeriodIndex frequency object as a string...
T

Whether the date is a leap year?
[False False True True]

結果の解説

出力結果から、以下のことがわかります。

• 2021年：うるう年ではないため False
• 2019年：うるう年ではないため False
• 2016年：4で割り切れるためうるう年となり True
• 2020年：4で割り切れるためうるう年となり True

このように、is_leap_yearプロパティを使えば、PeriodIndex内の各期間がうるう年に該当するかどうかを簡単にベクトル化された形で判定できます。時系列データの分析において、月の日数や年の長さが関わる計算を行う際に非常に便利です。