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CSVを用いた作業時間の集計

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kumer1

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CSVを用いた作業時間の集計

CSVに記載されている作業開始時間と作業終了時間から差分を取り、別のカラム(Work_total)にそれぞれ表記したいです。なお手打ちでの時分です。

Work_start Work_end Work_total
10:10 23:20 13:10
11:30 14:00 2:30

テストで考えた時は、

from datetime import datetime as dt

h = dt.strptime('10:10', '%H:%M')
m = dt.strptime('23:20', '%H:%M')
j = m - h

print(j)


とできたのですが、CSVからDataFrameに入れた後で躓きました。

発生している問題・エラーメッセージ

ValueError: to assemble mappings requires at least that [year, month, day] be specified: [day,month,year] is missing

該当のソースコード

import pandas as pd
import csv
from datetime import datetime as dt

df = pd.read_csv("time_test.csv", usecols=['Work_start','Work_end'], parse_dates=['Work_start','Work_end'])

df1 = pd.to_datetime(df)
print(df1)

試したこと

strptime()はDataFrameに対応していない事でエラーになりました。次にto_datetimeを試しましたが、年月日が無いとの事でエラーになりました。これ以上、出てこなかったので質問しました。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

MAC OS High Sierra
ver.10.13.6
Python 3.4.3

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回答 1

checkベストアンサー

+1

parse_datesで日時型にできているのであとは引き算すればよいです。

import pandas as pd
from io import StringIO
s = """Work_start,Work_end
10:10,23:20
11:30,14:00"""

df = pd.read_csv(StringIO(s),usecols=['Work_start','Work_end'],parse_dates=['Work_start','Work_end'])
df['Work_total'] = df['Work_end'] - df['Work_start']
print(df)
"""
           Work_start            Work_end Work_total
0 2019-02-22 10:10:00 2019-02-22 23:20:00   13:10:00
1 2019-02-22 11:30:00 2019-02-22 14:00:00   02:30:00
"""

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  • 2019/02/23 01:01

    ありがとうございます。変にこねくり回して考えてしまってたみたいです。
    頂いたコードでStringIOがなくても同じ結果になったのですが、この場合ioは使わなくても良いことになりますか?

    import pandas as pd

    df = pd.read_csv("time_test.csv", usecols=['Work_start','Work_end'], parse_dates=['Work_start','Work_end'])
    df['Work_total'] = df['Work_end'] - df['Work_start']
    print(df)

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