四半期への変換の基本
Pandasでは、日付データを四半期に変換するための便利な機能が提供されています。以下にその基本的な使い方を示します。
まず、日付データを含むDataFrameを作成します。
import pandas as pd
# 日付データを含むDataFrameの作成
df = pd.DataFrame({
'date': pd.date_range(start='2020-01-01', periods=12, freq='M')
})
次に、dt.to_period('Q')を使用して日付データを四半期に変換します。
# 日付データを四半期に変換
df['quarter'] = df['date'].dt.to_period('Q')
これで、quarter列には四半期情報が格納されます。四半期は年と四半期番号（Q1〜Q4）の形式で表示されます。たとえば、2020年の第1四半期は2020Q1と表示されます。
以上が、Pandasで日付を四半期に変換する基本的な方法です。この機能を利用することで、四半期ごとのデータ分析が可能になります。
カスタムフォーマットでの四半期の表示
Pandasでは、四半期の表示形式をカスタマイズすることも可能です。以下にその方法を示します。
まず、四半期情報を含むDataFrameを作成します。
import pandas as pd
# 四半期情報を含むDataFrameの作成
df = pd.DataFrame({
'quarter': pd.period_range(start='2020Q1', periods=4, freq='Q')
})
次に、strftimeメソッドを使用して四半期の表示形式をカスタマイズします。このメソッドは、Pythonのdatetimeオブジェクトで使用されるのと同じ書式指定文字列を受け取ります。
# 四半期の表示形式をカスタマイズ
df['custom_quarter'] = df['quarter'].dt.strftime('Q%q-%Y')
これで、custom_quarter列にはカスタマイズされた四半期情報が格納されます。上記の例では、四半期はQ1-2020のような形式で表示されます。
以上が、Pandasで四半期の表示形式をカスタマイズする方法です。この機能を利用することで、データ分析の結果をよりわかりやすく表示することが可能になります。
年情報なしで四半期を取得する方法
Pandasでは、年情報を除いた四半期だけを取得することも可能です。以下にその方法を示します。
まず、四半期情報を含むDataFrameを作成します。
import pandas as pd
# 四半期情報を含むDataFrameの作成
df = pd.DataFrame({
'quarter': pd.period_range(start='2020Q1', periods=4, freq='Q')
})
次に、strftimeメソッドを使用して四半期の表示形式をカスタマイズします。このメソッドは、Pythonのdatetimeオブジェクトで使用されるのと同じ書式指定文字列を受け取ります。年情報を除いた四半期だけを取得するには、%qを指定します。
# 年情報を除いた四半期の取得
df['quarter_only'] = df['quarter'].dt.strftime('Q%q')
これで、quarter_only列には年情報を除いた四半期情報が格納されます。上記の例では、四半期はQ1のような形式で表示されます。
以上が、Pandasで年情報を除いた四半期だけを取得する方法です。この機能を利用することで、年をまたいだ四半期ごとのデータ分析が可能になります。ただし、この方法を使用する際は、データが一年を超える場合に四半期が重複する可能性があることに注意が必要です。四半期のデータを比較する際には、年情報を含めることをお勧めします。