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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。

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【pandas】日付の列にある様々な日付を月初の日付に一括変換したい

jfnflnfl

総合スコア9

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。

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投稿2019/10/24 09:38

import datetimeで時間型にした以下のようなデータがあります。
date列の日付を全てその月の月初の日付に一括変換する方法を探しています。
色々調べてみたのですが、列を一括で変換するやり方にたどりつけません。
お力をお借しください。

【before】
|No|date|
|01|2019-10-03|
|02|2019-11-05|
|03|2019-11-14|
|04|2019-12-08|
|05|2019-12-21|

【after】
|No|date|
|01|2019-10-01|
|02|2019-11-01|
|03|2019-11-01|
|04|2019-12-01|
|05|2019-12-01|

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Python

1import datetime 2import pandas as pd 3 4data = { 'data': [ datetime.datetime(2019,10, 3), 5 datetime.datetime(2019,11, 5), 6 datetime.datetime(2019,11,14), 7 datetime.datetime(2019,12, 8), 8 datetime.datetime(2019,12,21) 9]} 10 11df = pd.DataFrame(data) 12 13print(df) 14""" 15 data 160 2019-10-03 171 2019-11-05 182 2019-11-14 193 2019-12-08 204 2019-12-21 21""" 22 23df['data'] = df['data'].apply(lambda x: x.replace(day = 1)) 24 25print(df) 26""" 27 data 280 2019-10-01 291 2019-11-01 302 2019-11-01 313 2019-12-01 324 2019-12-01 33"""

投稿2019/10/24 10:58

nomuken

総合スコア1627

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