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Pandas Dataframeの時系列データの扱い

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Sena_iy

score 36

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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回答 2

0

こうだと思います。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'datetime_str': ['2016-01-01 00:00:00', '2017-02-03 00:00:00']})

df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime_str'])
df['year'] = df['datetime'].dt.year
df['month'] = df['datetime'].dt.month
df['day'] = df['datetime'].dt.day

print(df)
"""
          datetime_str   datetime  year  month  day
0  2016-01-01 00:00:00 2016-01-01  2016      1    1
1  2017-02-03 00:00:00 2017-02-03  2017      2    3
"""

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。

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0

Series.apply()を使ってもできます

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'datetime': ['2016-01-01 00:00:00', '2016-01-01 01:00:00']})
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'])

df['datetime'].apply(lambda d: pd.Series(d.timetuple()[:6],index=['年','月','日','時','分','秒']))
#      年  月  日  時  分  秒
#0  2016  1  1  0  0  0
#1  2016  1  1  1  0  0

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