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python pandas にて シリアル値 から 日付へ 列ごと変更

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takumataukma

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CSVからデータを読み込み pandasのデータフレームの中で シリアル値→日付に直したいのですが
なかなかうまくいきません。

例 43532.3 → 2019/3/12(日付は適当です)  
の形になればうれしいのですが 誰か教えて頂ければ幸いです。

できれば列ごと直したいです

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  • y_waiwai

    2019/04/24 00:42

    どういう法則で日付になるんでしょうか

    キャンセル

回答 3

+1

シリアル値とはExcelのタイムスタンプの事でしょうか?

調べてみると

基本的には1900年1月0日を起算日として、0から始まるシリアル値(連続値)で持っている。

とあります。であれば、単純に

pd.to_datetime('1900/1/1') + pd.to_timedelta(df['シリアル値'] - 1, unit='days')

にて変換できそうです。

と思いましたが・・・計算が合わない。
よくよく調べてみますと

現行のグレゴリオ暦では1900年はうるう年ではなく、平年であるため閏日(1900年2月29日)は存在しないはずであるが、Windows版Excelでは、1900年2月29日を存在するものとして計算してしまう。

という謎のバグが存在するとの事ですので、 1900/3/1 以降は更に1 を引く必用がありそうですので、関数化して

def exceltime2datetime(et):
    if et < 60:
        days = pd.to_timedelta(et - 1, unit='days')
    else:
        days = pd.to_timedelta(et - 2, unit='days')
    return pd.to_datetime('1900/1/1') + days

とでもして、Series.apply() で叩くとよいのではないでしょうか。

一応動作確認サンプル

import pandas as pd

def exceltime2datetime(et):
    if et < 60:
        days = pd.to_timedelta(et - 1, unit='days')
    else:
        days = pd.to_timedelta(et - 2, unit='days')
    return pd.to_datetime('1900/1/1') + days


df = pd.DataFrame({'シリアル値': [43532.3,]})
df['日時'] = df['シリアル値'].apply(exceltime2datetime)

#     シリアル値                  日時
#0       43532.3   2019-03-08 07:12:00

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シリアル値が何を意味しているのかわからないので、とりあえずunixtimeであるとします。この場合、datetimeモジュールに実装される関数を使うと日付に変換可能です。

from datetime import datetime
datetime.fromtimestamp(変換対象の数値)

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値が小数を含むことからExcelの日付シリアル値として回答します。
エクセル日付の「数値」を python の datetime に変換するを参考にすると、以下のようにして変換できます。

他、参考:DATE 関数

from datetime import datetime, timedelta
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'dt':[43579.5242592593]}) # 2019-04-24 12:34:56
df['dt'] = df['dt'].apply( lambda x: datetime(1899, 12, 30) + timedelta(days=x))
print(df)
"""
                          dt
0 2019-04-24 12:34:56.000003
"""

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