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    Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

データフレームで時分と秒(マイクロ秒)の合算について

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sham0909

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初めまして。pythonを始めて3ヶ月ほどの初心者です。どうしても分からないことがありましたので、質問させていただきました。

以下のようなCSVファイル(「Time」、「Time[s]」、「data」)を読みこみ、「Time」に「Time(s)」を合算した、「Time_total」としてデータフレームに加えたいと思っております。データフレーム上で合算しても、型が合わないためエラーが発生してしまいます。どのような方法を用いれば、上手に足し合わせることができるのでしょうか。

Time Time[s] data Time_total
12:00:00 1.000 1 12:00:01:00
12:00:00 1.010 2 12:00:01:01
12:00:00 1.020 3 12:00:01:02

現在は、先にマクロを組んで処理をしてからpythonに読み込ませておりますが、pythonで合算ができないものかと質問させていただきました。言葉足らずなところがあるかもしれませんが、どうぞよろしくお願いいたします。

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回答 1

checkベストアンサー

+2

pd.Timedeltaで秒を加算するとよいと思います。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Time':['12:00:00','12:00:00','12:00:00'],'Time[s]':[1.0,1.01,1.02],'data':[1,2,3]})
print(df)

# Time[s]を加算
df['Time'] = pd.to_datetime(df['Time'], format= '%H:%M:%S')
df['Time_total'] = df.apply( lambda r : r['Time'] + pd.Timedelta(seconds=r['Time[s]']),axis=1)

# datetime -> time
df['Time'] = df['Time'].dt.time
df['Time_total'] = df['Time_total'].dt.time
print(df)
"""
       Time  Time[s]  data       Time_total
0  12:00:00     1.00     1         12:00:01
1  12:00:00     1.01     2  12:00:01.010000
2  12:00:00     1.02     3  12:00:01.020000
"""

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  • 2018/06/13 13:24

    回答ありがとうございました。
    上手にプログラムが組めるよう、日々頑張っていきたく思います。。

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