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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。

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。

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Pandas での関数について

shinnzinbuyer

総合スコア19

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。

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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。

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投稿2020/07/14 14:20

Pythonのpandasでデータを加工しようとしているのですがうまく行かず困っています。

CSVの中に日本時間(秒までのデータ)と品物名が入ったデータがあり、
24時間のうち 7時からよく6時59分までが1営業日として YYYYMMDD の形式に直したいのですが式を組んでも全体にあたらないので困っています。

日付は
2020-05-14 23:00:05
2020-05-14 07:00:04
2020-05-13 22:40:08
2020-05-13 06:22:08

だったとして
本来は
20200514
20200514
20200513
20200512

となってほしいのですが、どのような式をかけばよいのでしょうか。。。

import time
import pandas as pd
from datetime import datetime
from datetime import timedelta

#データ読み込み
df = pd.read_csv('baibai.csv')

#時間判定用
df['Hour'] = (df["JSTTIME"].dt.strftime('%H')).astype(int)
#営業日判定用
df['Classification']=df['Hour'].apply(lambda x:df["JSTTIME"] + timedelta(days=-1).dt.strftime('%Y%m%d') if x<7 else df["JSTTIME"].dt.strftime('%Y%m%d'))

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回答1

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ベストアンサー

以下のように単純に7時間ずらせばよいかと思いますが、いかがでしょうか?

Python

1import pandas as pd 2from datetime import datetime, timedelta 3 4df = pd.DataFrame({'dt':['2020-05-14 23:00:05','2020-05-14 07:00:04','2020-05-13 22:40:08','2020-05-13 06:22:08']}) 5df['dt'] = pd.to_datetime(df['dt']) 6df['Classification'] = (df['dt'] + timedelta(hours=-7)).dt.strftime('%Y%m%d') 7print(df) 8# dt Classification 9#0 2020-05-14 23:00:05 20200514 10#1 2020-05-14 07:00:04 20200514 11#2 2020-05-13 22:40:08 20200513 12#3 2020-05-13 06:22:08 20200512

投稿2020/07/14 14:33

can110

総合スコア38278

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shinnzinbuyer

2020/07/14 16:19

ありがとうございます!! if みたいな関数でしかいけないと思ってましたが流石です! ありがとうございました!
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