Q&A
元の"9/1"では困ることがあるのでしょうか？
python
1df.info() 2<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 3RangeIndex: 367 entries, 0 to 366 4Data columns (total 6 columns): 5 # Column Non-Null Count Dtype 6--- ------ -------------- ----- 7 0 date 365 non-null object 8 1 7 367 non-null float64 9 2 8 367 non-null float64 10 3 9 367 non-null float64 11 4 10 367 non-null float64 12 5 11 205 non-null float64 13dtypes: float64(5), object(1) 14memory usage: 17.3+ KB
python
1df.head() 2 3date 7 8 9 10 11 40 9/1 15.0 9.0 17.0 13.0 11.0 51 9/2 14.0 12.0 7.0 10.0 9.0 62 9/3 10.0 13.0 16.0 9.0 7.0 73 9/4 12.0 6.0 12.0 5.0 10.0 84 9/5 11.0 14.0 14.0 10.0 9.0
このようなデータをto_datetimeを使って、日付型にしたときに、
pyrhon
1df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format = '%m/%d') 2df 3 date 7 8 9 10 11 40 1900-09-01 15.0 9.0 17.0 13.0 11.0 51 1900-09-02 14.0 12.0 7.0 10.0 9.0 62 1900-09-03 10.0 13.0 16.0 9.0 7.0 73 1900-09-04 12.0 6.0 12.0 5.0 10.0 84 1900-09-05 11.0 14.0 14.0 10.0 9.0 9... ... ... ... ... ... ... 10360 1900-08-27 9.0 13.0 15.0 15.0 NaN 11361 1900-08-28 11.0 13.0 11.0 12.0 NaN 12362 1900-08-29 8.0 13.0 10.0 5.0 NaN 13363 1900-08-30 8.0 11.0 11.0 8.0 NaN 14364 1900-08-31 5.0 15.0 10.0 11.0 NaN
このように1900ーが勝手についてしまいます。1900を付けずに、月と日だけにすることは可能でしょうか。
できるだけ、日付型にしたほうが、可視化するのに便利なので。
それに、今後のことも考えて、うまくできる手法を学びたいと思っています。
正しい年であっても表示されない方が良いですか？日付型にするということは年もつけるということなので良い手法と言うならば、正しい年を付ける方法を学ぶべきだと思います
カラムの7、8、9、10、11というのが7期といったものを表しているので、年は出来るだけ入れたくないです
日付型の場合、データに年は必須です。年が無ければ日付型に出来ません。
データの持ち方を修正して(例えば、日付と値だけのデータ)、そのデータから各期毎の各日の値を参照するようにしてはいけないのですか？
というか、そのデータはどのように使うのを想定しているのですか？
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