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('2023-08-15')
print(date.to_period('Q').asfreq('Q-DEC'))
回答の選択肢:
(A) 2023Q3
(B) 2023Q4
(C) 2024Q1
(D) 2024Q2
出力例:
2023Q3
正解: (A)
回答の選択肢:
(A) 2023Q3
(B) 2023Q4
(C) 2024Q1
(D) 2024Q2
このコードは、指定した日付を四半期表示に変換しています。
import pandas as pd
date = pd.Timestamp('2023-08-15')
print(date.to_period('Q').asfreq('Q-DEC'))
詳しく説明します。
pandasのTimestamp関数を使用して、’2023-08-15’という日付からタイムスタンプを作成します。TimestampはpandasのDateTime型のオブジェクトで、特定の時点を表すために使用されます。
date = pd.Timestamp('2023-08-15')
dateに格納されているデータは次のようになっています。
2023-08-15 00:00:00
そのタイムスタンプをto_period(‘Q’)メソッドに通すことで、日付を’Q’（四半期）のピリオドに変換します。こうすることで、日付は指定した頻度（ここでは四半期）に基づいて丸められます。
print(date.to_period('Q').asfreq('Q-DEC'))
さらに、asfreqメソッドを使用して、「Q-DEC」（12月を年度末とする四半期）の頻度に調整します。これは、四半期の始まりと終わりの定義を変えるために使われます。この例では、’Q-DEC’を指定しているので、12月を年度末とする標準的な四半期を表します。
2023Q3
