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    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。

Pandasのキーワードで抽出

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gymgym

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                        create_at      ...       favorite_count
0  Wed Jul 01 08:42:39 +0000 2018      ...                  0.0
1  Wed Jul 01 08:41:22 +0000 2018      ...                  0.0
2  Wed Jul 02 08:41:04 +0000 2018      ...                  0.0
3  Wed Jul 02 08:40:56 +0000 2018      ...                  0.0
4  Wed Jul 03 08:40:06 +0000 2018      ...                  0.0
5  Wed Jul 03 08:39:53 +0000 2018      ...                  0.0
6  Wed Jul 03 08:39:40 +0000 2018      ...                  0.0
7  Wed Jul 04 08:39:02 +0000 2018      ...                  0.0
8  Wed Jul 04 08:38:30 +0000 2018      ...                  0.0
9  Wed Jul 04 08:38:15 +0000 2018      ...                  0.0

以上のようなデータフレームから、create_atの"Jul 01"の要素を抽出したいと考えています。
どのようにPythonでコードを実行すると実現できるでしょうか。

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

文字列検索でも抽出できるとは思うのですが、日時データは datetime型で扱うべきかと思います。

とりあえず、'create_by'列を

df['create_at'] = pd.to_datetime(df['create_at'])

にて'datetime'型に変換した後に、月と日で

df[(df['create_at'].dt.month == 7) & (df['create_at'].dt.day == 1)]

または年も含めて

df[df['create_at'].dt.date == dt.date(2018,7,1)]

のようにするのが良いと思います。

以下動作サンプル

import io
import pandas as pd
import datetime as dt

data = """
create_at,favorite_count
Wed Jul 01 08:42:39 +0000 2018,0.0
Wed Jul 01 08:41:22 +0000 2018,0.0
Wed Jul 02 08:41:04 +0000 2018,0.0
Wed Jul 02 08:40:56 +0000 2018,0.0
Wed Jul 03 08:40:06 +0000 2018,0.0
Wed Jul 03 08:39:53 +0000 2018,0.0
Wed Jul 03 08:39:40 +0000 2018,0.0
Wed Jul 04 08:39:02 +0000 2018,0.0
Wed Jul 04 08:38:30 +0000 2018,0.0
Wed Jul 04 08:38:15 +0000 2018,0.0
"""

df = pd.read_csv(io.StringIO(data))
df['create_at'] = pd.to_datetime(df['create_at'])

print(df[(df['create_at'].dt.month == 7) & (df['create_at'].dt.day == 1)])
#            create_at  favorite_count
#0 2018-07-01 08:42:39             0.0
#1 2018-07-01 08:41:22             0.0

print(df[df['create_at'].dt.date == dt.date(2018,7,1)])
#            create_at  favorite_count
#0 2018-07-01 08:42:39             0.0
#1 2018-07-01 08:41:22             0.0

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