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多くのプログラミング言語におけるDateTimeオブジェクトは、日付と時間に関する演算と出力を行います。

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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。

Python

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

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。

解決済

Pandasで日付シリアル値が混在する列をDatetime型に変更する方法

YOSHITAKEH
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投稿2018/10/24 06:50

解決したいこと

特定の列を、Datetime型に変換したい。

現在の状況

あるEXCELデータをPandasで読み込み、データフレームに変換しました。

以下はデータフレームの一部です。

itemID発送日売上
2332018-04-10 00:08:552000
2342018-04-10 00:08:563000
236422793000

(実際は、100万行*15列のデータフレーム)

"日付"列を、DatetimeIndexに型変換しようとしたところ

python

df["発送日"] = pd.to_datetime(df["発送日"]) ValueError: mixed datetimes and integers in passed array

となります。

特定の行を調べたところ、

**2018-04-10 00:08:55
**
のようなタイプの値と、

**42729(日付シリアル値)
**
が混在していることがわかりました。

### 教えていただきたいこと

  • 100万行の中から、日付シリアル値になってしまってる範囲を特定し
  • 日付シリアル値をyyyy:mm:dd 00:00:00 のタイプに戻す

方法をアドバイスいただけませんでしょうか。

何卒よろしくお願いいたします。

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