データの1列をdatetime型に直したい

求める結果
下記のようなデータがdf['daily']にあり、このデータをdatetime型で'%Y/%m/%d'のように変換したいです。データは2013/06/01 ~ 2013/08/31の平日のみを抽出しています。

dfの型はpandas.core.frame.DataFrameで、df['daily']はpandas.core.series.Seriesとなっていました。

daily

　　　現状　　→　　　　　　求める形状
20130603 2013/06/03
20130604 2013/06/04
20130605 2013/06/05
20130606 2013/06/06
20130607 2013/06/07
20130610 2013/06/10
20130611 2013/06/11

試したこと

python
1df['daily'] =  pd.to_datetime(df['daily'], format='%Y/%m/%d')

出力結果は「1970-01-01 00:00:00.020130603」のようになっており、異なる年月が出力されました。

もしわかる方がいらっしゃたら、力をお貸しください。
宜しくお願い致します。

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

YYYYMMDD であれば、フォーマット指定子を指定しなくともそのまま変換できます。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    {
        "daily": [
            "20130603",
            "20130604",
            "20130605",
            "20130606",
            "20130607",
            "20130610",
            "20130611",
        ]
    }
)

df["daily"] = pd.to_datetime(df["daily"])
print(df)
#        daily
# 0 2013-06-03
# 1 2013-06-04
# 2 2013-06-05
# 3 2013-06-06
# 4 2013-06-07
# 5 2013-06-10
# 6 2013-06-11

YYYY/MM/DD という形式で表示したければ、文字列にする必要があります。
時刻型としての操作ができなくなったしまうため、表記にとくにこだわりがないのであれば、そのままにしておいたほうがいいと思います。

python
1df["daily"] = df["daily"].dt.strftime("%Y/%m/%d")
2print(df)
3#         daily
4# 0  2013/06/03
5# 1  2013/06/04
6# 2  2013/06/05
7# 3  2013/06/06
8# 4  2013/06/07
9# 5  2013/06/10
10# 6  2013/06/11