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Linux

Linuxは、Unixをベースにして開発されたオペレーティングシステムです。日本では「リナックス」と呼ばれています。 主にWebサーバやDNSサーバ、イントラネットなどのサーバ用OSとして利用されています。 上位500のスーパーコンピュータの90%以上はLinuxを使用しています。 携帯端末用のプラットフォームAndroidは、Linuxカーネル上に構築されています。

UNIX

UNIXとは、AT&Tのベル研究所で開発されたコンピューター用のマルチユーザー・マルチタスクのオペレーションシステム(OS)です。政府や教育機関や研究所で広範囲に採用されています。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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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UNIX時間が書かれているSeriesをapply関数を使って日本時間に変更したい

user1

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Linux

Linuxは、Unixをベースにして開発されたオペレーティングシステムです。日本では「リナックス」と呼ばれています。 主にWebサーバやDNSサーバ、イントラネットなどのサーバ用OSとして利用されています。 上位500のスーパーコンピュータの90%以上はLinuxを使用しています。 携帯端末用のプラットフォームAndroidは、Linuxカーネル上に構築されています。

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UNIXとは、AT&Tのベル研究所で開発されたコンピューター用のマルチユーザー・マルチタスクのオペレーションシステム(OS)です。政府や教育機関や研究所で広範囲に採用されています。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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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投稿2020/09/08 03:01

お世話になります。
UNIX時間が書かれているSeriesをapply関数を使って日本時間に変更したいのですがどうすればいいでしょうか。
以下のtimeの部分のSeriesをapply関数を使って日本時間に置き換えたいです。

import pandas as pd df = pd.DataFrame({'val': [1, 2, 3, 4, 5], 'time': [1597119953.0, 1597120254.0, 1597120555.0, 1597120856.0, 1597121157.0]}) df   val    time 0    1    1.597120e+09 1    2    1.597120e+09 2    3    1.597121e+09 3    4    1.597121e+09 4    5    1.597121e+09

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applyを使いたいなら

python

1from datetime import datetime, timedelta, timezone 2 3df['time'] = df['time'].apply(lambda t: datetime.fromtimestamp(t, timezone(timedelta(hours=9), 'Asia/Tokyo')))

applyを使わなくていいなら、こっちのほうが簡単です。

python

1df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], unit='s', utc=True).dt.tz_convert('Asia/Tokyo')

投稿2020/09/08 03:49

bsdfan

総合スコア4794

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user1

2020/09/10 15:56

ありがとうございました。とても参考になりました。
guest

0

以下のようかな感じでしょうか。

python

1 2 todt = lambda x: datetime.fromtimestamp(x)3 df['time'] = df['time'].map(todt)

投稿2020/09/08 03:33

t_obara

総合スコア5488

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user1

2020/09/10 15:57

ありがとうございました。とても参考になりました。
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