python pandas にて シリアル値 から 日付へ 列ごと変更

Question

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

Comments

[y_waiwai]

どういう法則で日付になるんでしょうか

Answer 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

Answer 2

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
"""

Answer 3

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)