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DateTime

多くのプログラミング言語におけるDateTimeオブジェクトは、日付と時間に関する演算と出力を行います。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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。

データマイニング

データマイニングは、購買履歴やクレジットカードの利用履歴、電話の通話履歴など企業にある大量のデータを解析して、その中に隠れたパターンやルールを探し出す技術です。DMと略されることもあります。

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Pandas Dataframeの時系列データの扱い

chgrios

総合スコア70

DateTime

多くのプログラミング言語におけるDateTimeオブジェクトは、日付と時間に関する演算と出力を行います。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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。

データマイニング

データマイニングは、購買履歴やクレジットカードの利用履歴、電話の通話履歴など企業にある大量のデータを解析して、その中に隠れたパターンやルールを探し出す技術です。DMと略されることもあります。

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投稿2019/12/03 09:30

こういった時系列データがあったとして、これを年、月、日、時、分、秒というカラムに分割したいです。

df
0 2016-01-01 00:00:00
1 2016-01-01 00:00:00
2 2016-01-01 00:00:00
3 2016-01-01 00:00:00
4 2016-01-01 00:00:00
... ...
20216095 2016-12-31 23:00:00
20216096 2016-12-31 23:00:00
20216097 2016-12-31 23:00:00
20216098 2016-12-31 23:00:00
20216099 2016-12-31 23:00:00

pandasにはpd.to_datetimeというメソッドがあり、これで文字列をdatetime objectにするところまではできたのですが、

df_time = pd.to_datetime(df)
df_time.year()として年のカラムを抽出しようとしたら
'Series' object has no attribute 'year'というエラーがでて、抽出できませんでした。
どのようにしたら分割できるのでしょうか。

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guest

回答2

0

Series.apply()を使ってもできます

Python

1import pandas as pd 2 3df = pd.DataFrame({'datetime': ['2016-01-01 00:00:00', '2016-01-01 01:00:00']}) 4df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime']) 5 6df['datetime'].apply(lambda d: pd.Series(d.timetuple()[:6],index=['年','月','日','時','分','秒'])) 7# 年 月 日 時 分 秒 8#0 2016 1 1 0 0 0 9#1 2016 1 1 1 0 0

投稿2019/12/03 14:47

magichan

総合スコア15898

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ベストアンサー

こうだと思います。

Python

1import pandas as pd 2 3df = pd.DataFrame({'datetime_str': ['2016-01-01 00:00:00', '2017-02-03 00:00:00']}) 4 5df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime_str']) 6df['year'] = df['datetime'].dt.year 7df['month'] = df['datetime'].dt.month 8df['day'] = df['datetime'].dt.day 9 10print(df) 11""" 12 datetime_str datetime year month day 130 2016-01-01 00:00:00 2016-01-01 2016 1 1 141 2017-02-03 00:00:00 2017-02-03 2017 2 3 15"""

使用できるプロパティについては
Datetime properties - Series
で確認してください。

投稿2019/12/03 10:45

編集2019/12/03 11:05
nomuken

総合スコア1627

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