Pandas 表から特定のものを抽出

Question

前提・実現したいこと

あるcsvファイルから"日付"が"2014-11-18"などとあるところから月だけを抽出し、列として新たに加えたいです。

発生している問題・エラーメッセージ

月だけを抽出する方法がわかりません。
抽出をしても年月日とすべてが抽出されてしまいました。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

datetime sales week soldout
csvファイルには以上のことが記載してあり、適当な日付や曜日が入っています。

Comments

[yymmt]

> 抽出をしても年月日とすべてが抽出されてしまいました。
試したソースコードを示して頂ければアドバイスしやすいです。

[退会済みユーザー]

すみません
ソースコードを示そうとしたのですが、csvファイルを開き、datetimeである年月日を抽出は出来たのですが、月だけを抽出できなかったので、ほとんど何もできていない状況です。

Answer 1

コメント欄での返答を見るに、pd.read_csv()でCSVを読んだ後、何をしたら良いのか分からなくて困っているのだと思います。meg_さんの参考URLに全て書いてあるように思いますが、情報過多で処理できない、という感じでしょうか。

pandasで日付・時刻の取り扱いは重要な割に小難しいと考えています。read_csv()の引数にparse_dates やdate_parserがあり、そこにラムダ式で関数を与えるなどは、python初学者では対応は無理だろうと思います。したがって初学者でも対応可能な簡単な方法を提案します。

1. pd.read_csv()は複雑なオプションなしで読む (日付はstr型で読み込まれる)
2. その後、日付の列をstr型からTimestamp型に変換し上書きする

Timestamp型に変換できれば、月を抽出するのは簡単です。以下、サンプルコードです。

import pandas as pd

df = pd.read_csv("test.csv")

# str型からTimestamp型へ変換して上書き （重要)
df["date"] = pd.to_datetime(df["date"], format="%Y-%m-%d")  

# 月の抽出
df["month"] = df["date"].dt.month
df["month_name"] = df["date"].dt.month_name()

print(df)

date,value
2014-11-15,A
2014-11-16,B
2014-11-17,C
2014-11-18,D
2014-11-19,E

結果

$ python get_month.py
        date value  month month_name
0 2014-11-15     A     11   November
1 2014-11-16     B     11   November
2 2014-11-17     C     11   November
3 2014-11-18     D     11   November
4 2014-11-19     E     11   November

Comments

[退会済みユーザー]

とても分かりやすく説明していただきありがとうございます。

Answer 2

下記サイトの「dtアクセサで列全体を一括処理」の項目が参考になるかと思います。

pandasで日付・時間の列を処理（文字列変換、年月日抽出など）

Comments

[退会済みユーザー]

ありがとうございます。
しかしこのサイトも見たのですが、月だけを抽出する方法がわかりませんでした。

[meg_]

”上記サイトを見たが理解出来なかった”ことも質問に書いておくと、より詳細な説明の回答をすることも可能でした。次に質問される際には、「試したこと」の欄に調べたこと＆試したことを書いておくことをオススメします。
yymmtさんが丁寧に回答されてますのでそちらで分かるかと思いますので私からの追加の回答は控えることとします。

[退会済みユーザー]

そうですね。
次回からわからなかったことを詳しく書きたいと思います。
ありがとうございました。