Python Pandas入門：DateTimeIndex.monthで月番号を抽出する方法（時系列頻度Mの例つき）

PythonのPandasライブラリでは、DateTimeIndex.monthプロパティを使用することで、特定の時系列頻度を持つDateTimeIndexから「月番号」を簡単に抽出できます。この記事では、実際のコード例と実行結果をもとに、その手順をわかりやすく解説します。

DateTimeIndex.monthとは？

DateTimeIndexオブジェクトが持つmonthプロパティにアクセスすると、インデックス内の各日付に対応する月番号を取得できます。月番号は以下のように対応しています。

• 1月 → 1
• 2月 → 2
• …
• 12月 → 12

必要なライブラリのインポート

まずは、Pandasをインポートします。

import pandas as pd

DateTimeIndexの作成

次に、開始日時を「2021-09-24 02:35:55」とし、期間（periods）を6、頻度（freq）を「M」（月末＝MonthEnd）、タイムゾーンを「Australia/Sydney」に指定したDatetimeIndexを作成します。

datetimeindex = pd.date_range('2021-09-24 02:35:55', periods=6, tz='Australia/Sydney', freq='M')

作成したDateTimeIndexを表示して確認しましょう。

print("DateTimeIndex...\n", datetimeindex)

月番号の抽出

datetimeindex.monthにアクセスすることで、各日付の月番号（1月=1、2月=2、…、12月=12）を取得できます。

print("\nGetting the month number..\n", datetimeindex.month)

完全なサンプルコード

以下は、ここまでの手順をまとめた完全なコード例です。

import pandas as pd

# 期間6・頻度M（月末）のDatetimeIndexを作成
# タイムゾーンは Australia/Sydney を指定
datetimeindex = pd.date_range('2021-09-24 02:35:55', periods=6, tz='Australia/Sydney', freq='M')

# DateTimeIndexを表示
print("DateTimeIndex...\n", datetimeindex)

# DateTimeIndexの頻度を表示
print("DateTimeIndex frequency...\n", datetimeindex.freq)

# 月番号を取得（1月=1、2月=2、…、12月=12）
print("\nGetting the month number..\n", datetimeindex.month)

実行結果

上記のコードを実行すると、次のような出力が得られます。

DateTimeIndex...
DatetimeIndex(['2021-09-30 02:35:55+10:00', '2021-10-31 02:35:55+11:00',
               '2021-11-30 02:35:55+11:00', '2021-12-31 02:35:55+11:00',
               '2022-01-31 02:35:55+11:00', '2022-02-28 02:35:55+11:00'],
               dtype='datetime64[ns, Australia/Sydney]', freq='M')
DateTimeIndex frequency...
   <MonthEnd>

Getting the month number..
   Int64Index([9, 10, 11, 12, 1, 2], dtype='int64')

ポイントの解説

• freq='M' を指定しているため、各日付は自動的に「月末」に調整されています（例：9月24日 → 9月30日）。
• タイムゾーンとしてAustralia/Sydneyを指定しているため、夏時間（UTC+11:00）と標準時間（UTC+10:00）が自動的に反映されています。
• 出力結果の [9, 10, 11, 12, 1, 2] は、9月〜翌年2月までの月番号を示しており、年をまたいでも正しく抽出できることがわかります。

このように、DateTimeIndex.monthプロパティを使えば、時系列データから月情報を一行で簡単に取り出せます。売上分析や季節性の検出など、月単位の集計処理にぜひ活用してください。