質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

ただいまの
回答率

90.48%

  • Python

    12188questions

    Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

  • pandas

    930questions

    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。

  • NumPy

    661questions

    NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

Python:datetime変換(pd.to_datetime)がうまくできないのはなぜか??

解決済

回答 2

投稿 編集

  • 評価
  • クリップ 0
  • VIEW 626

Kalman_taku

score 31

 あるデータフレームのある列をdatetime変換したい

python初心者です。あるデータフレームのある列をdatetime変換したいです。
しかし、pd.to_datetime()を行っても、typeがpandas.core.series.Series
のままになっていました。以下が実行したものです。これらは何が原因なのでしょうか。
ご教示いただければ幸いでございます。

 出力・エラーメッセージ

pandas.core.series.Series
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-43-d9fbc4c735f3> in <module>()
      6 
      7 display(type(df_event["開始時間 - 時:分:秒.ミリ秒"]))
----> 8 display(df_event["開始時間 - 時:分:秒.ミリ秒"].time)

~/.pyenv/versions/anaconda3-4.4.0/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/generic.py in __getattr__(self, name)
   4374             if self._info_axis._can_hold_identifiers_and_holds_name(name):
   4375                 return self[name]
-> 4376             return object.__getattribute__(self, name)
   4377 
   4378     def __setattr__(self, name, value):

AttributeError: 'Series' object has no attribute 'time'

 該当のソースコード

from datetime import timedelta  

df_event["開始時間 - 時:分:秒.ミリ秒"] = pd.to_datetime(df_event["開始時間 - 時:分:秒.ミリ秒"])
df_event["開始時間 - 時:分:秒.ミリ秒"] = (df_event["開始時間 - 時:分:秒.ミリ秒"] + timedelta(hours=13,minutes=32, seconds=1))
df_event["開始時間 - 時:分:秒.ミリ秒"] = pd.to_datetime(df_event["開始時間 - 時:分:秒.ミリ秒"])

display(type(df_event["開始時間 - 時:分:秒.ミリ秒"]))
display(df_event["開始時間 - 時:分:秒.ミリ秒"].time)
  • 気になる質問をクリップする

    クリップした質問は、後からいつでもマイページで確認できます。

    またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

    クリップを取り消します

  • 良い質問の評価を上げる

    以下のような質問は評価を上げましょう

    • 質問内容が明確
    • 自分も答えを知りたい
    • 質問者以外のユーザにも役立つ

    評価が高い質問は、TOPページの「注目」タブのフィードに表示されやすくなります。

    質問の評価を上げたことを取り消します

  • 評価を下げられる数の上限に達しました

    評価を下げることができません

    • 1日5回まで評価を下げられます
    • 1日に1ユーザに対して2回まで評価を下げられます

    質問の評価を下げる

    teratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。

    • プログラミングに関係のない質問
    • やってほしいことだけを記載した丸投げの質問
    • 問題・課題が含まれていない質問
    • 意図的に内容が抹消された質問
    • 広告と受け取られるような投稿

    評価が下がると、TOPページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。

    質問の評価を下げたことを取り消します

    この機能は開放されていません

    評価を下げる条件を満たしてません

    評価を下げる理由を選択してください

    詳細な説明はこちら

    上記に当てはまらず、質問内容が明確になっていない質問には「情報の追加・修正依頼」機能からコメントをしてください。

    質問の評価を下げる機能の利用条件

    この機能を利用するためには、以下の事項を行う必要があります。

回答 2

checkベストアンサー

+1

typeがpandas.core.series.Seriesのままになっていました

to_datetime() にて行うことは Series内に『格納されている』データの形式を Datetime型に変更することととなるので全く問題は無いかと思います。

心配なのであれば、Seriesに格納されているデータのタイプを

display(df_event["開始時間 - 時:分:秒.ミリ秒"].dtype)

のように表示してみるとよいかと思います。

で、今回のエラーの件ですが、Seriesの中に格納されている DateTime型のデータより time を表示させたいのであれば

display(df_event["開始時間 - 時:分:秒.ミリ秒"].dt.time)

となります。

最後に、ついでになりますが、
2度目の to_datetime() の処理は既に内部のデータがDatetime型になっている筈なので不要になりますので、この部分は削除して問題ありません。

投稿

  • 回答の評価を上げる

    以下のような回答は評価を上げましょう

    • 正しい回答
    • わかりやすい回答
    • ためになる回答

    評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。

  • 回答の評価を下げる

    下記のような回答は推奨されていません。

    • 間違っている回答
    • 質問の回答になっていない投稿
    • スパムや攻撃的な表現を用いた投稿

    評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。

  • 2018/09/07 13:40

    詳細なご回答かつ、追記で私のミスも指摘して頂きありがとうございました!!!!

    キャンセル

0

皆様、ご迷惑をおかけいたしました。無事解決いたしました。pythonのdataframeでdatetime-likeな処理をしたい場合は、dtをアクセサリーとしてつけて、参照することがわかりました(例:dt.time or dt.day etc..)、引き続き調べたいと思います

投稿

  • 回答の評価を上げる

    以下のような回答は評価を上げましょう

    • 正しい回答
    • わかりやすい回答
    • ためになる回答

    評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。

  • 回答の評価を下げる

    下記のような回答は推奨されていません。

    • 間違っている回答
    • 質問の回答になっていない投稿
    • スパムや攻撃的な表現を用いた投稿

    評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。

同じタグがついた質問を見る

  • Python

    12188questions

    Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

  • pandas

    930questions

    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。

  • NumPy

    661questions

    NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。