次の Python コードの出力はどれでしょうか？
Python コード:
import pandas as pd
date = pd.Timestamp('2023-06-15')
quarter = date.to_period('Q')
new_quarter = quarter.asfreq('Q-NOV')
print(new_quarter)
回答の選択肢:
(A) 2023Q2
(B) 2024Q2
(C) 2023Q3
(D) 2024Q3
出力例:
2023Q3
正解: (C)
回答の選択肢:
(A) 2023Q2
(B) 2024Q2
(C) 2023Q3
(D) 2024Q3
このコードは、指定した日付の四半期を取得し、その四半期を異なる会計年度の基準に変換しています。
import pandas as pd
date = pd.Timestamp('2023-06-15')
quarter = date.to_period('Q')
new_quarter = quarter.asfreq('Q-NOV')
print(new_quarter)
詳しく説明します。
‘2023-06-15’という具体的な日付のタイムスタンプを生成します。
date = pd.Timestamp('2023-06-15')
dateに格納されているデータは次のようになっています。
2023-06-15 00:00:00
`to_period(‘Q’)`を使用してその日付が含まれる四半期を取得します。ここでの’Q’は”Quarter”（四半期）を意味します。
quarter = date.to_period('Q')
quarterに格納されているデータは次のようになっています。
2023Q2
`asfreq(‘Q-NOV’)`を用いて取得した四半期を会計年度が11月で終わる年度基準へと変更します。ここで、’Q-NOV’は”Quarter ending in November”（11月で終わる四半期）を意味します。つまり、6月は通常の四半期では第2四半期(Q2)ですが、11月で年度が切り替わる会計年度では第3四半期(Q3)となります。
new_quarter = quarter.asfreq('Q-NOV')
変換後の四半期（新しい年度基準での）を表示します。
print(new_quarter)
結果は、’2023-06-15’が新しい年度基準でどの四半期に該当するかを示します。
2023Q3
