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多くのプログラミング言語におけるDateTimeオブジェクトは、日付と時間に関する演算と出力を行います。

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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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「python実践データ分析100本ノック」のAttributeError

hiro.tadekura

総合スコア4

DateTime

多くのプログラミング言語におけるDateTimeオブジェクトは、日付と時間に関する演算と出力を行います。

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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2020/11/17 17:06

編集2020/11/17 23:58

「python実践データ分析100本ノック」のノック42で躓いてます。
コードをそのまま書き写しているのですがなぜか以下のエラーがでます。
AttributeError: Can only use .dt accessor with datetimelike values
本の印刷ミスでもなさそうです。

from dateutil.relativedelta import relativedelta
exit_customer = customer.loc[customer["is_deleted"]==1]
exit_customer["exit_date"] = None
exit_customer["end_date"] = pd.to_datetime(exit_customer["end_date"], errors="coerce")
for i in range(len(exit_customer)):
exit_customer["exit_date"].iloc[i] = exit_customer["end_date"].iloc[i] - relativedelta(months=1)
exit_customer["年月"] = exit_customer["exit_date"].dt.strftime("%Y%m")
uselog["年月"] = uselog["年月"].astype(str)
exit_uselog = pd.merge(uselog, exit_customer, on=["customer_id", "年月"], how="left")
print(len(uselog))
exit_uselog.head()

どこか間違ってますか?教えてください。

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plasticgrammer

2020/11/18 00:54

幾つか追記と修正をお願いします。 - エラーがどのコードで発生しているかわかるようでしたら追記をお願いします。 - pythonコードのインデントが消えてしまっています。入力欄上部の<code>により挿入される記法でコードを記載ください。 - 変数 uselog が何なのかがわかりませんので、追記をお願いします。
meg_

2020/11/18 01:12

コードは「コードの挿入」で記入してください。 > 本の印刷ミスでもなさそうです。 出版社のHPで誤記情報は出ていないことを確認したということですか? 「customer」の各列の型は何ですか?
kai_f

2021/06/29 02:45

同じ本を買って同じ箇所でつまずいたものです。 質問者様の自己解決だと、次の過程でもつまずいてしまうので、後続の学習者のため、僕が自己解決した方法を記しておきます。 ノック25を参考にして、 exit_customer['exit_date'] = pd.to_datetime(exit_customer['exit_date']) をexit_customer["年月"] = exit_customer["exit_date"].dt.strftime("%Y%m") の前に記述してください。 dtype:object を dtype:datetime64 に変更したためできたのだと思います。
guest

回答1

0

自己解決

解決しました。
以下の部分を削除すると成功しました。
.dt.strftime("%Y%m")

投稿2020/11/18 01:11

hiro.tadekura

総合スコア4

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