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    4875questions

    Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

Datetimeindex型yyyymmdd hh:mm:ssのhh:mm:ssだけ取り出したい。

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下記のようなデータフレームのDatetimeindex型のインデックスを取り出して、時刻のみ抽出したいのです。

Datetimeindex型 列1 列2
2018-05-28 18:01:00 100 200
2018-05-28 18:05:00 100 200
2018-05-28 18:08:00 100 200
2018-05-28 18:11:00 100 200
2018-05-28 18:13:00 100 200

list_time = [18:01:00,18:05:00,18:11:00,18:13:00]

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回答 2

checkベストアンサー

+3

df.index.time.tolist() でよいかと思います。

import pandas as pd
import io

data = """Datetimeindex型,列1,列2
2018-05-28 18:01:00,100,200
2018-05-28 18:05:00,100,200
2018-05-28 18:08:00,100,200
2018-05-28 18:11:00,100,200
2018-05-28 18:13:00,100,200
"""

df = pd.read_csv(io.StringIO(data), parse_dates=['Datetimeindex型'])
df = df.set_index('Datetimeindex型')
ret = df.index.time.tolist()
print(ret)
# [datetime.time(18, 1), datetime.time(18, 5), datetime.time(18, 8), datetime.time(18, 11), datetime.time(18, 13)]

【補足】
もし欲しいのが 文字列 のリストだとしたら

ret = df.index.strftime('%T').tolist()
print(type(ret))
['18:01:00' '18:05:00' '18:08:00' '18:11:00' '18:13:00']

です

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  • 2018/05/31 20:09

    御礼のコメントが遅れてしまい、大変申し訳ありません。まさに求めていた内容でした!大変助かりました!ありがとうございました。

    キャンセル

0

文字列にしたい場合、datetime.time型に変換したい場合のサンプルです。

>>> import datetime
>>> d = datetime.datetime.now()
>>> d.strftime("%H:%M:%S")
'20:58:10'
>>> d.time()
datetime.time(20, 58, 10, 425408)

pandasで処理したければこんな感じで。

>>> df = pd.DataFrame([[d],[d],[d],[d],[d],[d]])
>>> df[0]
0   2018-05-29 20:58:10.425408
1   2018-05-29 20:58:10.425408
2   2018-05-29 20:58:10.425408
3   2018-05-29 20:58:10.425408
4   2018-05-29 20:58:10.425408
5   2018-05-29 20:58:10.425408
Name: 0, dtype: datetime64[ns]
>>> df[0].apply(lambda x:x.time())
0    20:58:10.425408
1    20:58:10.425408
2    20:58:10.425408
3    20:58:10.425408
4    20:58:10.425408
5    20:58:10.425408
Name: 0, dtype: object
>>> df[0].apply(lambda x:x.strftime("%H:%M:%S"))
0    20:58:10
1    20:58:10
2    20:58:10
3    20:58:10
4    20:58:10
5    20:58:10
Name: 0, dtype: object

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  • 2018/05/31 20:11

    ありがとうございます!こういった方法があるんですね。大変参考になりました!

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