概要
カレンダーデータセット(カレンダーデータ)は、日付・曜日・国民の祝日(祝日)・銀行の休日などの情報を BigQuery のデータセットとして一般公開しています。
このカレンダーデータは、DataEditor サービスやフローデザイナーサービスを使って簡単に利用できます。

info_outline 国民の祝日は、内閣府の「国民の祝日について open_in_new」の情報を元に提供しています。
カレンダーデータ
カレンダーデータの詳細は、以下のとおりです。
- 取得できるカレンダーデータの範囲:1955 年 1 月 1 日から内閣府の「国民の祝日について」ページで公開されている最新の祝日情報年の 12 月 31 日まで
- 詳細:
プロジェクト名 データセット名 テーブル名 データのロケーション blocks-data-calendar public calendar_holiday US - データの構造:
項目 列名 データ型 備考 日付 date DATE 1955 年 1 月 1 日から内閣府の「国民の祝日について」ページで公開されている最新の祝日情報年の 12 月 31 日まで 祝日の年月日情報 date_int RECORD 1955 年から内閣府の「国民の祝日について」ページで公開されている最新の祝日年月日の情報 年 date_int.year INTEGER 1955 年から内閣府の「国民の祝日について」ページで公開されている最新の祝日年まで 月 date_int.month INTEGER 1 から 12 日 date_int.day INTEGER 1 から 31 曜日情報 dayofweek RECORD 祝日の曜日に関する情報 曜日番号 dayofweek.int INTEGER 曜日を表す番号(1:日 / 2:月 / 3:火 / 4:水 / 5:木 / 6:金 / 7:土) 曜日 dayofweek.name STRING 日 / 月 / 火 / 水 / 木 / 金 / 土 祝日情報 public_holiday RECORD 祝日に関する情報 祝日フラグ public_holiday.flag BOOLEAN true:祝日
false:祝日ではない祝日名 public_holiday.name STRING 祝日の名称 銀行の休日情報 bank_holiday RECORD 銀行の休日に関する情報 銀行の休日フラグ bank_holiday.flag BOOLEAN 土日祝日・12/31・1/1 - 1/3
true:銀行の休日
false:銀行の休日ではない月内営業日数 business_date_count RECORD 月内の営業日数に関する情報 月内営業日数カウントアップ business_date_count.up INTEGER 月頭を起点として、当該日時点での月内営業日数の累計値 月内営業日数カウントダウン business_date_count.down INTEGER 月末を起点として、当該日時点での月内営業日数の累計値 休日前情報 day_before_holiday RECORD 休前日かどうかの情報 休前日フラグ day_before_holiday.flag BOOLEAN true:休前日
false:休前日ではない休日明け情報 day_after_holiday RECORD 休日明けかどうかの情報 休日明けフラグ day_after_holiday.flag BOOLEAN true:休日明け
false:休日明けではない
カレンダーデータの取得方法
DataEditor の場合
DataEditor の場合は、DataEditor のテーブル結合機能を使って、DataEditor 上の既存テーブルと結合させる形でカレンダーデータを取得できます。
info_outline カレンダーデータと DataEditor の既存データを結合するには、既存データに DATE 型の日付列が必要です。
フローデザイナーの場合
フローデザイナーの場合は、フローデザイナーサービスのクエリーが記述できるブロックを使って、クエリーにカレンダーデータのテーブルを指定することでカレンダーデータを取得できます。
以下は、クエリーの例です。
SELECT date, dayofweek.name, public_holiday.name FROM `blocks-data-calendar.public.calendar_holiday` WHERE public_holiday.flag = TRUE AND date_int.year >= 2020 ORDER BY date
カレンダーデータが参照できるブロックは、以下のとおりです。
ライセンス
カレンダーデータの利用は無料です。
ただし、クエリーに対して料金が発生します。詳しくは、Google のドキュメント「クエリー料金 open_in_new」をご覧ください。