pandasのdatetimeをdateに変換したい

Question

シフト表を作っているのですが確認のため24時間中に漏れや重複がないか
startの日付でtimeを合計し24より減（漏れ）・増（重複）がないかをグラフにして確認しています。
他に確認するいい方法があれば教えて欲しいのですが

質問１
datetimeからdateに変換する方法教えてください。
datetimeindexにするとdateにできるのですがdatetimeindexにしなくても変換する方法があれば教えてください。

import io
import pandas as pd
import numpy as np

data = """
name	start	end
a	2018/06/01 9:00:00	2018/06/01 18:00:00
b	2018/06/01 18:00:00	2018/06/02 9:00:00
c	2018/06/02 9:00:00	2018/06/02 18:00:00
d	2018/06/02 18:00:00	2018/06/02 21:00:00
e	2018/06/02 21:00:00	2018/06/03 9:00:00
a	2018/06/03 9:00:00	2018/06/04 9:00:00
b	2018/06/04 9:00:00	2018/06/04 18:00:00
c	2018/06/04 18:00:00	2018/06/05 9:00:00
"""
pd.read_table(io.StringIO(data), sep="\s{4}", parse_dates=['start', 'end'], engine='python')

df['time'] = df['end'] - df['start']

# indexに設定後、dateを取得
df2 = df.set_index('start')
df2['date']=df2.index.date

table = pd.pivot_table(df2, values='time', index=['date'], aggfunc=np.sum)
table.plot.barh()

nameで色分けできたらと思い

table = pd.pivot_table(df2, values='time', index=['date'], columns=['name'], aggfunc=np.sum)
table.plot.barh(stacked=True)

にしたのですが

TypeError: Cannot cast ufunc greater input from dtype('<m8[ns]') to dtype('<m8') with casting rule 'same_kind'

というエラーがでます。

質問２
stacked=Trueにしなければエラーはでないのですが積み上げにはできないのでしょうか

よろしくお願いします。

Comments

[hayataka2049]

teratailの仕様でtabが半角スペース4つに変換されているので、コピペして動かすにはdf = pd.read_table(io.StringIO(data), sep="\s{4}", parse_dates=['start', 'end'], engine='python')みたいな感じにする必要がありました。でも、strで定義していただいたことはとてもありがたいです

[barobaro]

すみませんコピペするときに変換されたみたいです。修正しておきます。

[barobaro]

編集しようとしましたが元データはTABになっているので表示されるときに変換されるようです。

Answer 1

【質問１】
datetime型のColumnからdateを取得するにはDatetime Accessor dtを使って
df['start'].dt.date
で良いかと思います。

【質問２】
原因を詳しく追ったわけではありませんが、現在 time列はtimedelta64[ns]型の為、計算で扱う数値が大きくなりすぎるのかもしれません
とりあえず、time列を

df['time'] = (df['end'] - df['start']).astype('timedelta64[s]')

として秒単位に変換することで問題なくグラフが表示されました。
ただ今回の場合は

df['time'] = (df['end'] - df['start']).astype('timedelta64[s]') / 3600

などとして１時間単位で計算したほうが横軸が判りやすくなるかもしれません

Comments

[barobaro]

サンプルの時間単位ではなく分単位で変換しましたが思った通りの表示ができました。
エラー内容は同じ型なのにどうしてかと思ってましたが数値が大きいからなんですね。

Datetime Accessorを使えば日付関連のはクリアできそうです。
どうもありがとうございます。
http://sinhrks.hatenablog.com/entry/2014/10/30/233606

Answer 2

日付単位で集計するならdatetimeからdateに変換しなくてもresampleを使えばできました。
ただnameも一緒に結合されますが

df2 = df.set_index('start')
s = df2.resample('D').sum()
s.plot.barh()

Answer 3

質問1については

df["date"] = pd.DatetimeIndex(df["start"]).date

でいいかと。

質問2については、ちょっとすぐ回答が思いつかないので、日が登ってから（思いつけば、そして他の人が回答して解決済みにならなければ）追記すると思います。

Comments

[barobaro]

ありがとうございます。
DatetimeIndexに直接設定すればいいのですね。
その方法にたどり着けなかったです。