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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。

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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。

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

Kalman_taku

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投稿2018/09/07 02:33

編集2018/09/07 02:35

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

python

1from datetime import timedelta 2 3df_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"]) 4df_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)) 5df_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"]) 6 7display(type(df_event["開始時間 - 時:分:秒.ミリ秒"])) 8display(df_event["開始時間 - 時:分:秒.ミリ秒"].time)

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回答2

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ベストアンサー

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

Python

1display(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2018/09/07 03:21

magichan

総合スコア15898

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Kalman_taku

2018/09/07 04:40

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!!!!
guest

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2018/09/07 03:07

Kalman_taku

総合スコア41

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