前提・実現したいこと
ある日付値と他の日付値の差分をとった
カラムがあります。
内容は以下のような状態です。(欠損値が多いですが、、)
3 NaT
5 NaT
8 NaT
9 NaT
18 NaT
...
8534 27 days 18:46:31
8535 NaT
8547 NaT
8548 156 days 07:19:25
8555 NaT
この中の日付値(例えば8548の156の部分)だけを抽出し、
他のデータは削除したいと考えております。
そこでsplit()、days()、str.split()などを
試してみましたが、
いずれもseriesにはその属性はない
ということで弾かれてしまいました。
seriesの公式ドキュメントも読んではみましたが、
あまりピンとくるものはありませんでした。
何かいい方法はありませんでしょうか?
発生している問題・エラーメッセージ
--------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-40-47464bdb491a> in <module> 2 Y = df['初回接触(クリック時間)'] 3 sub = X - Y ----> 4 sub = pd.to_timedelta(sub, errors='coerce').days 5 df['初回~チェックイン'] = sub 6 print(df['初回~チェックイン']) c:\users\01037485\taishi\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in __getattr__(self, name) 5177 if self._info_axis._can_hold_identifiers_and_holds_name(name): 5178 return self[name] -> 5179 return object.__getattribute__(self, name) 5180 5181 def __setattr__(self, name, value): AttributeError: 'Series' object has no attribute 'days'
該当のソースコード
Python
1X = df['チェックイン日'] 2Y = df['初回接触(クリック時間)'] 3sub = X - Y 4sub = pd.to_timedelta(sub, errors='coerce').days 5df['初回~チェックイン'] = sub 6print(df['初回~チェックイン'])
何卒宜しくお願い致します。
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2019/12/03 04:47
2019/12/10 01:14
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2019/12/13 00:13