Q&A
> 出先での作業していたため、試したことのコード詳細は忘れてしまって
検証のためのコードも提示いただけないということですか？(詳細も何もコードは一行もありませんが)
Pandasで時間の集計を行いたいのですが
計算ができずに苦戦しております。
お力お貸しいただけないでしょうか？
現在のデータ※時間カラムはString型です。
| ユーザー | 時間 |
|---|---|
| A | 1:00 |
| A | 2:00 |
| B | 1:00 |
| B | 3:00 |
| C | 0:00 |
出力希望データ
| ユーザー | 時間 |
|---|---|
| A | 3:00 |
| B | 4:00 |
| C | 0:00 |
実施した内容
出先での作業していたため、試したことのコード詳細は忘れてしまって申し訳ありません。
1.時間カラムをdatetime型に変換
2. groupbyでsumを実施すると、以下結果のようなアウトプットがありました。
※<br>の部分はMD記法だとテーブル内改行のはずですが反映されないため、脳内変換いただければ幸いです。
| ユーザー | 時間 |
|---|---|
| A | 1:00 <br> 2:00 |
| B | 1:00 <br> 3:00 |
| C | 0:00 |
至らないところばかりで大変恐縮ですが、なにとぞご教示いただければ幸いです。
その「時間」が、「時:分」なのか、「分:秒」なのかさえ明確ではないですよね。
回答1件
0
ベストアンサー
変換先のデータ型は、datetime.datetimeではなく、datetime.timedeltaですね。
「時間」列の文字列データが「時:分」を表わしているという前提で、pandasのto_timedeltaを使います。文字列は「時:分:秒」形式でないといけないので、末尾に":0"を追加します。もし、文字列データが「分:秒」であれば、先頭に"0:"を追加します(各値は1桁でも構わない)。
Python
1import pandas as pd 2import io 3 4txt = """ 5ユーザー,時間 6A,1:00 7A,2:00 8B,1:00 9B,3:00 10C,0:00 11""" 12 13df = pd.read_csv(io.StringIO(txt)) 14# print(df) 15 16df['時間'] = pd.to_timedelta(df['時間'] + ":0") 17print(df.groupby('ユーザー').sum())
resutl
1 時間 2ユーザー 3A 03:00:00 4B 04:00:00 5C 00:00:00
投稿2020/10/29 01:15
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