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python: ある条件での行の削除の仕方

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Masa28

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 前提・実現したいこと

python素人です。
現在、データ分析を実施しているところ、
2017,8,31までのデータ以外を使いたいと考えています(または2017,9,1以降のデータ(行)はすべて削除したいと考えています)。
そこで、以下のようなコードだとエラーが出てしまいます(forで回すといけるかなと思ったのですが、、、やり方がわからずです。。)
何が良い方法はございますでしょうか。何卒よろしくお願いいたします。

 発生している問題・エラーメッセージ

TypeError: '<' not supported between instances of 'str' and 'datetime.datetime'

 該当のソースコード

dataset_events = pd.read_table("events.tsv")
dt_base = datetime.datetime(2017, 9, 1, 00, 00, 00)

dataset_events_2 = dataset_events[dataset_events["event_start_at"] < dt_base]
print(dataset_events_2)

##以下のようにforで回すとエラーは出ないのですが行の削除の仕方(もしくは行の残し方)がわかりません。。。
for i in dataset_events["event_start_at"]:
    dt = datetime.datetime.strptime(i, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    if dt < dt_base:
        print(dt)
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回答 3

checkベストアンサー

+3

TypeError: '<' not supported between instances of 'str' and 'datetime.datetime'

これは event_start_at が str なのに対して、比較しようしている、 dt_base が datetimeオブジェクトなのでエラーになっています。

なので、read_tableをする時に、event_start_at を datetime型として取り込んであげれば良いです。 
parse_dates というオプションがあるので、それを指定すれば良いでです。

import pandas as pd
import datetime

df = pd.read_table('events.tsv', parse_dates=['event_start_at'])
dt_base = datetime.datetime(2017, 9, 1, 00, 00, 00)

print(df)
print("-" * 10)
print(df[df["event_start_at"] < dt_base])

実行結果

  event_name      event_start_at
0     event1 2017-08-31 23:59:59
1     event2 2017-09-01 00:00:01
----------
  event_name      event_start_at
0     event1 2017-08-31 23:59:59

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.read_table.html

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  • 2018/03/29 08:50

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+2

pandas.to_datetimeにて文字列の値をdatetime型に変換することで
dataset_events[dataset_events["event_start_at"] < dt_base]というコードが生かせます。

import pandas as pd
from datetime import datetime as dt
from io import StringIO

s = """
c1,c2
2017-01-23 12:34:56,1
2017-08-31 12:34:56,2
2017-09-01 12:34:56,3
"""

df = pd.read_csv( StringIO(s))
print(df)
df['c1'] = pd.to_datetime(df['c1'])
print(df)

end = dt(2017, 9, 1, 00, 00, 00)

df = df[df['c1'] < end]
print(df)
"""
                   c1  c2
0 2017-01-23 12:34:56   1
1 2017-08-31 12:34:56   2
"""

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  • 2018/03/29 08:51

    返信が大変遅くなり申し訳ございません。ありがとうございます!大変助かります。

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データを取り出す前に列の型を予めdatetime型にしておくと良いでしょう。
ここなどを参考にしてください。
pandas datetime - Qiita

dataset_events["event_start_at"] = pd.to_datetime(
    dataset_events["event_start_at"],format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')


こんな感じでどうでしょう。

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  • 2018/03/29 08:50

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