PythonでDataFrame内のうるう年（閏年）の総数をカウントする方法

はじめに

pandasのDataFrameに格納された「年」と「日数」のデータから、うるう年（閏年）が何回現れるかをカウントする方法を解説します。条件式によるフィルタリングとlen()関数を組み合わせることで、シンプルに実装できます。

入力データ

以下のようなDataFrameを想定します。

   year  days
0  2002  365
1  2004  366
2  2012  366
3  2018  365
4  2020  366

この中で、2004年・2012年・2020年の3つがうるう年に該当します。

期待される出力

Count the number of leap years are:- 3

解決のアプローチ

• まず対象となるDataFrameを定義します。
• 次に、「年が4で割り切れる」かつ「日数が366日である」という条件でDataFrameをフィルタリングします。具体的には以下のように記述します。

df[(df['year'] % 4 == 0) & (df['days'] == 366)]

• 最後に、抽出されたDataFrameの行数をlen()で取得して出力します。

実装例

実際のコードを見てみましょう。

import pandas as pd

data = {'year': [2002, 2004, 2012, 2018, 2020],
        'days': [365, 366, 366, 365, 366]}

df = pd.DataFrame(data)
df1 = df[(df['year'] % 4 == 0) & (df['days'] == 366)]
print("Count is", len(df1))

出力結果

Count is 3

補足：より厳密なうるう年の判定について

上記の条件式は簡易的な判定方法です。厳密なグレゴリオ暦のルールでは、うるう年は以下のように定義されます。

• 4で割り切れる年はうるう年である
• ただし、100で割り切れる年は平年である
• さらに、400で割り切れる年はうるう年である（例：2000年はうるう年、1900年は平年）

このルールを反映させたい場合は、以下のようにカスタム関数を.apply()で適用すると確実です。

def is_leap(year):
    return (year % 4 == 0 and year % 100 != 0) or (year % 400 == 0)

count = df[df['year'].apply(is_leap)].shape[0]
print("Count is", count)

このように、データの性質や求める精度に応じて判定条件を選択することで、正確な集計が可能になります。