Python Pandas入門：DateTimeIndexの日付が四半期の最初の日かどうかを判定する方法

DateTimeIndex内の日付が四半期の最初の日（開始日）であるかどうかを確認するには、PandasのDateTimeIndex.is_quarter_startプロパティを使用します。このプロパティは、各日付が四半期の初日であれば True、そうでなければ False を要素とするブール値の配列を返します。

1. 必要なライブラリのインポート

まず、pandasをインポートします。

import pandas as pd

2. DatetimeIndexの作成

開始日時を「2021-10-1 02:30:50」とし、期間を6、頻度を「30D」（30日間隔）、タイムゾーンを「Australia/Adelaide」に指定してDatetimeIndexを作成します。

datetimeindex = pd.date_range('2021-10-1 02:30:50', periods=6, tz='Australia/Adelaide', freq='30D')

3. DateTimeIndexの表示

作成したDatetimeIndexを表示して確認します。

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

4. 四半期の最初の日かどうかをチェック

is_quarter_startプロパティを使って、各日付が四半期の初日かどうかを判定します。判定は暦上の以下の四半期に基づいて行われます。

• 第1四半期：1月1日 ～ 3月31日
• 第2四半期：4月1日 ～ 6月30日
• 第3四半期：7月1日 ～ 9月30日
• 第4四半期：10月1日 ～ 12月31日

print("\nCheck whether the date in DateTimeIndex is the first day of the quarter...\n",
datetimeindex.is_quarter_start)

サンプルコード全体

以下が完全なコード例です。

import pandas as pd

# 期間6・頻度30D（30日間隔）のDatetimeIndexを作成
# タイムゾーンは Australia/Adelaide を指定
datetimeindex = pd.date_range('2021-10-1 02:30:50', periods=6, tz='Australia/Adelaide', freq='30D')

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

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

# 各日付が四半期の最初の日かどうかをチェック
# 判定は1年を次の四半期に区分したものに基づきます:
# 第1四半期 = 1月1日～3月31日
# 第2四半期 = 4月1日～6月30日
# 第3四半期 = 7月1日～9月30日
# 第4四半期 = 10月1日～12月31日
print("\nCheck whether the date in DateTimeIndex is the first day of the quarter...\n",
datetimeindex.is_quarter_start)

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(['2021-10-01 02:30:50+09:30', '2021-10-31 02:30:50+10:30',
'2021-11-30 02:30:50+10:30', '2021-12-30 02:30:50+10:30',
'2022-01-29 02:30:50+10:30', '2022-02-28 02:30:50+10:30'],
dtype='datetime64[ns, Australia/Adelaide]', freq='30D')
DateTimeIndex frequency...
<30 * Days>

Check whether the date in DateTimeIndex is the first day of the quarter...
[ True False False False False False]

結果の解説

最初の要素「2021-10-01」は10月1日、つまり第4四半期（10月～12月）の初日に該当するため True となっています。それ以降の日付はいずれも四半期の開始日ではないため、すべて False が返されています。このように is_quarter_start プロパティを使えば、時系列データから四半期の起点となる日付を簡単に抽出・判定できます。