Python 時系列分析 1,000本ノック– ノック27: 時系列データの四半期の変更 –

問題
答え
解説

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。