pandasで関数を利用するときの書き方で

Question

関数を利用するときに、以下のような2つの書き方があるのはどういう違いからでしょうか。

train["date"] = pd.to_datetime(train['date'])

train["num"].groupby(train["date"]).sum()

train["date"]がデータフレームと分かっているので、

train["date"].to_datetime()

とか書けないのかなと…。
このように考えるのは、そもそも基本的なルールの勉強不足でしょうか。

Answer 1

pandas.to_datetimeはpandasモジュールに属している「関数」です。

train["num"]は通常pandas.Series型のオブジェクトになります。train["num"].to_datetimeとするとSeriesの属性から探索されますが、to_datetimeという属性はSeries型には存在しないため、そのように実行することはできません。

また、特にこの方法を推奨しはしませんが、Series.astypeというメソッドはあるので、これを用いてpandas.to_datetimeと同様の処理を行うことは可能です。

>>> import pandas as pd
>>> ser = pd.Series(["2019-12-31", "2020-01-01"])
>>> ser.astype('datetime64[ns]')
0   2019-12-31
1   2020-01-01
dtype: datetime64[ns]

参考：
pandas.to_datetime — pandas 0.25.3 documentation
pandas.Series — pandas 0.25.3 documentation

Answer 2

質問の全容を掴みかねるため、的外れな回答でしたら申し訳ありません。
関数の呼び出し方の違いは、
目的の関数がどこにあるかで変わってきます。

例えば、上記のコード to_datetime に焦点を当てて考えてみます。
すると

pd.to_datetime(train['date'])
は
"pdというインスタンス"のメソッド"to_datetime"に引数"train['date']"を渡して呼び出す
ということです

train["date"].to_datetime()
は
"train["date"]というインスタンス"のメソッド"to_datetime"に引数"self(インスタンス自身)"を与えて呼び出すことになります。

これが正常に動作するなら
pdとtrain["date"]は同じクラスのインスタンスであることが言えます。

さらに詳細な回答が必要でしたらご一報ください

Comments

[fu_3823]

的外れではありません。よく分かりました。ありがとうございました。

[hayataka2049]

> pd.to_datetime(train['date'])
> は
> "pdというインスタンス"のメソッド"to_datetime"に引数"train['date']"を渡して呼び出す
> ということです

この部分は誤りです（pd(ここではpandas)はモジュールであり、to_datetimeはメソッドではなく関数）。

> これが正常に動作するなら
> pdとtrain["date"]は同じクラスのインスタンスであることが言えます。

仮に動作したとしても、必ずしもそうは言えないかと思います。

[HBenpitsu]

import pandas as pdだったんですね
それに仮にインスタンスだったとしても引数として渡されるのは selfとtrain["date"]でした…

別々に同じ動作を実装されていれば同じところを参照しているとは限りませんね、失念していました。
ありがとうございます、また一つ賢くなれたような気がします。