pandas.Series.dt.is_year_start#

Series.dt.is_year_start[source] #

Indicate whether the date is the first day of a year.

Returns:
Series or DatetimeIndex

The same type as the original data with boolean values. Series will have the same name and index. DatetimeIndex will have the same name.

See also

is_year_end

Similar property indicating the last day of the year.

Examples

This method is available on Series with datetime values under the .dt accessor, and directly on DatetimeIndex.

>>> dates = pd.Series(pd.date_range("2017年12月30日", periods=3))
>>> dates
0 2017年12月30日
1 2017年12月31日
2 2018年01月01日
dtype: datetime64[ns]

>>> dates.dt.is_year_start
0 False
1 False
2 True
dtype: bool

>>> idx = pd.date_range("2017年12月30日", periods=3)
>>> idx
DatetimeIndex(['2017年12月30日', '2017年12月31日', '2018年01月01日'],
 dtype='datetime64[ns]', freq='D')

>>> idx.is_year_start
array([False, False, True])

This method, when applied to Series with datetime values under the .dt accessor, will lose information about Business offsets.

>>> dates = pd.Series(pd.date_range("2020年10月30日", periods=4, freq="BYS"))
>>> dates
0 2021年01月01日
1 2022年01月03日
2 2023年01月02日
3 2024年01月01日
dtype: datetime64[ns]

>>> dates.dt.is_year_start
0 True
1 False
2 False
3 True
dtype: bool

>>> idx = pd.date_range("2020年10月30日", periods=4, freq="BYS")
>>> idx
DatetimeIndex(['2021年01月01日', '2022年01月03日', '2023年01月02日', '2024年01月01日'],
 dtype='datetime64[ns]', freq='BYS-JAN')

>>> idx.is_year_start
array([ True, True, True, True])

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