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。
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checkベストアンサー
+2
【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
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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。
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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()
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質問への追記・修正、ベストアンサー選択の依頼
hayataka2049
2018/06/21 23:56
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
2018/06/22 07:55
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
2018/06/22 08:00
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。