日時処理¶
日本語日付のパース¶
jpd.to_datetime で 日本語の日付をパースできます。引数が単一の文字列の場合、結果は Timestamp に、リストや np.array の場合は DatetimeIndex になります。この挙動は pd.to_datetime と同様です。
>>> import pandas as pd
>>> import japandas as jpd
>>> jpd.to_datetime(u'2014年11月30日')
Timestamp('2014-11-30 00:00:00')
>>> jpd.to_datetime([u'2014年11月30日13時25分', u'2014年11月30日14時38分'])
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2014-11-30 13:25:00, 2014-11-30 14:38:00]
Length: 2, Freq: None, Timezone: None
同様に、jpd.date_range, jpd.period_range でも 日本語の日付をパースすることができます。それ以外の挙動は pd.date_range, pd.period_range と同様です。
>>> jpd.date_range(start=u'2013年12月01日', end=u'2014年12月01日', freq='D')
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2013-12-01, ..., 2014-12-01]
Length: 366, Freq: D, Timezone: None
>>> jpd.period_range(start=u'2013年12月01日', end=u'2014年12月01日', freq='M')
<class 'pandas.tseries.period.PeriodIndex'>
[2013-12, ..., 2014-12]
Length: 13, Freq: M
日本の祝日カレンダー¶
japandas では以下 2 種類のカレンダークラスを定義しています。
japandas.JapaneseHolidayCalendar: 1970 年から 2030 年までの日本の祝日を定義したカレンダークラスです。japandas.TSEHolidayCalendar: 1970 年から 2030 年までの東京証券取引所の休業日 (日本の祝日 + 年末年始 12/31 - 1/3) を定義したカレンダークラスです。
定義された祝日の一覧は、それぞれ Calendar.holidays() メソッドで確認することができます。
>>> calendar = jpd.JapaneseHolidayCalendar()
>>> calendar.holidays()
DatetimeIndex(['1970-01-01', '1970-01-15', '1970-02-11', '1970-03-21',
'1970-04-29', '1970-05-03', '1970-05-05', '1970-09-15',
'1970-09-23', '1970-10-10',
...
'2030-05-06', '2030-07-15', '2030-08-11', '2030-09-16',
'2030-09-23', '2030-10-14', '2030-11-03', '2030-11-04',
'2030-11-23', '2030-12-23'],
dtype='datetime64[ns]', length=969, freq=None)
>>> tse_calendar = jpd.TSEHolidayCalendar()
>>> tse_calendar.holidays()
DatetimeIndex(['1970-01-01', '1970-01-02', '1970-01-03', '1970-01-15',
'1970-02-11', '1970-03-21', '1970-04-29', '1970-05-03',
'1970-05-05', '1970-09-15',
...
'2030-07-15', '2030-08-11', '2030-09-16', '2030-09-23',
'2030-10-14', '2030-11-03', '2030-11-04', '2030-11-23',
'2030-12-23', '2030-12-31'],
dtype='datetime64[ns]', length=1144, freq=None)
このカレンダーと pd.offsets.CDay クラスを利用すると、カレンダーの定義に従って営業日の計算を行うことができます。
>>> cday = pd.offsets.CDay(calendar=calendar)
>>> import datetime
>>> datetime.datetime(2014, 4, 28) + cday
# 4/29は祝日(昭和の日)
Timestamp('2014-04-30 00:00:00')
>>> datetime.datetime(2014, 4, 28) - cday
# 4/26は土曜日, 4/27は日曜日
Timestamp('2014-04-25 00:00:00')
>>> datetime.datetime(2014, 5, 3) + cday
# 5/4は日曜日, 5/5は祝日(こどもの日), 5/6は祝日(みどりの日/振替休日)
Timestamp('2014-05-07 00:00:00')
>>> datetime.datetime(2014, 5, 3) - cday
# 5/3は土曜日
Timestamp('2014-05-02 00:00:00')
また、カレンダーの定義を条件として DataFrame や Series からレコードを抽出することができます。以下の例では、それぞれカレンダー上で営業日となっているレコードの抽出 / 休日となっているレコードの抽出を行っています。
補足 対象とするデータは DatetimeIndex を持っている必要があります。
>>> df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 3),
... index=jpd.date_range(u'2014年5月1日', u'2014年5月10日', freq='D'))
>>> df
0 1 2
2014-05-01 0.762453 -1.418762 -0.150073
2014-05-02 0.966500 -0.473888 0.272871
2014-05-03 0.473370 -1.282504 0.380449
2014-05-04 0.215411 0.220587 -1.088699
2014-05-05 0.286348 -1.069165 -1.471871
2014-05-06 -0.665438 -0.402046 -1.008051
2014-05-07 1.173935 2.080087 -2.279285
2014-05-08 -0.957195 0.746798 0.092214
2014-05-09 -0.259276 -0.775489 0.572525
2014-05-10 -0.910188 0.294136 0.020730
>>> cday = pd.offsets.CDay(calendar=calendar)
>>> indexer = jpd.date_range(u'2014年5月1日', u'2014年5月10日', freq=cday)
# カレンダー上 営業日のレコードを抽出
>>> df.ix[indexer]
0 1 2
2014-05-01 0.762453 -1.418762 -0.150073
2014-05-02 0.966500 -0.473888 0.272871
2014-05-07 1.173935 2.080087 -2.279285
2014-05-08 -0.957195 0.746798 0.092214
2014-05-09 -0.259276 -0.775489 0.572525
# カレンダー上 休日のレコードを抽出
>>> df[~df.index.isin(indexer)]
0 1 2
2014-05-03 0.473370 -1.282504 0.380449
2014-05-04 0.215411 0.220587 -1.088699
2014-05-05 0.286348 -1.069165 -1.471871
2014-05-06 -0.665438 -0.402046 -1.008051
2014-05-10 -0.910188 0.294136 0.020730