pandasで、データ取得日時 datetime64[ns]を5分でまるめ込めない。日付のみになってしまいます。

Question

以下DFがあります。
行数900万行ほどです。

データ取得日時	装置名
2020-03-01 00:00:05	SEN0
2020-03-01 00:00:06	SEN1
・・・

以下のコマンドを実行すると結果が日付のみになります。　
これは何かタイムスタムプの型がわるいのでしょうか。
info情報も記載します。
どうすれば改善できますでしょうか。よろしくお願いします。

df['データ取得日時'] =df['データ取得日時'].dt.round("5T")

結果は以下

データ取得日時	装置名
2020-03-01	SEN0
2020-03-01	SEN1
・・・
2020-03-31	SEN1
・・・

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 9133039 entries, 6583426 to 6314224
Data columns (total 7 columns):
 #   Column   Dtype         
---  ------   -----         
 0   データ取得日時  datetime64[ns]
 1   装置名      object
dtypes: datetime64[ns](1), object(1)
memory usage: 557.4+ MB        

Answer 1

datetime64型の列に対するpandasのDataFrameの表示の仕様のようです。
全ての値の時分秒の値が全てゼロの場合には、そのように表示します。

>>> import pandas as pd
>>> import io
>>>
>>> indata = '''データ取得日時\t装置名
... 2020-03-01 00:00:05\tSEN0
... 2020-03-01 00:00:06\tSEN1
... '''
>>>
>>> with io.StringIO(indata) as f:
...     df = pd.read_csv(f, sep='\t', engine='python', parse_dates=[0])
...
>>> df['データ取得日時'] =df['データ取得日時'].dt.round("5T")
>>> print(df)
     データ取得日時   装置名
0 2020-03-01  SEN0
1 2020-03-01  SEN1
>>>
>>> indata = '''データ取得日時\t装置名
... 2020-03-01 00:00:05\tSEN0
... 2020-03-01 00:05:06\tSEN1
... '''
>>>
>>> with io.StringIO(indata) as f:
...     df = pd.read_csv(f, sep='\t', engine='python', parse_dates=[0])
...
>>> df['データ取得日時'] =df['データ取得日時'].dt.round("5T")
>>> print(df)
              データ取得日時   装置名
0 2020-03-01 00:00:00  SEN0
1 2020-03-01 00:05:00  SEN1

90万行もデータがあれば、5分より大きいデータもあるはずなので、時分秒も表示されるはずですので、気にしなくても良いのではないでしょうか。

Comments

[退会済みユーザー]

理解できました。気にする必要はないようでした。ありがとうございます。