Python PandasのDataFrameで、３つのカラムに別々に入った年・月・日を結合し、datetimeにしたいです。

Question

下記のような、「事故発生データ」をExcelファイルからPandasのDataFrameに読み込んで分析しています。

|年|月|日|発生場所|氏名|
|:--|:--:|--:|
|2021|4|24|東京|山田太郎|

【目的】
発生場所ごと(groupby)の、発生件数をカウント(.count())し、
それを更に月ごとにグルーピングしたものを、横軸（X:月）として、発生件数のグラフを作りたいです。

【やりたいこと】
グラフ表示のときに、古い日付を左から順に表示したいので、
現状、int型である３つのカラム（年、月、日）を連結し、datatime型に変換したいです。

【現状】
int型を、str型（object型）に変換し、それを
pd.to_datetime(////)
で連結して、datetime型にするという方法をとっています。

どうもこれが、正しいやり方でないような気がしています。

df_tmp['date'] = datetime(df['年'].tolist(),df['月'].tolist(),df['日'].tolist())
みたいにスマートに出来ると思ったのですが、こちらはエラーになりました。

僕のやり方よりも、良いやり方ご存知の方おりましたら、
ご教示頂けますと助かります。

よろしくお願いいたします。

以下、現状のサンプルコードです。

# モジュールインストール
import pandas as pd

# サンプルのDF
df_samp = pd.DataFrame([[2021, 3, 22, 0],
 [2021, 3, 31, 0],
 [2021, 3, 26, 0],
 [2021, 3, 11, 0],
 [2021, 3, 24, 0],
 [2021, 1, 26, 0],
 [2021, 3, 21, 0],
 [2021, 3, 26, 0],
 [2021, 3, 25, 0],
 [2021, 1, 25, 0],
 [2021, 1, 28, 0]],
 columns= ['年','月','日','date']
)

# 文字列連結のため、intからstr型へ
df_samp[['年','月','日']] = df_samp[['年','月','日']].astype(str)

df_samp_date = df_samp
df_samp_date['date'] = pd.to_datetime(df_samp['年'] + '-' + df_samp['月'] + '-' + df_samp['日'])

# df_samp_dateの出力
df_samp_date

これで一応、やりたいことはできているような気がします。
datetime型から月ごとに合計値をだしたりと、扱うときに、ちゃんと出来るか不安ですが。。

Answer 1

TakaiYさんの方法で、pandas.to_datetime()の引数はdictでもよいので、以下でもOKです。

df_samp['date'] = pd.to_datetime(
    {'year': df_samp['年'], 'month': df_samp['月'], 'day': df_samp['日']})

Comments

[TakaiY]

なるほど。 勉強になりました。

[Takashi8787]

今回は、日本語のカラム名をそのまま扱えるbsdfanさんの回答を選ばせていただきました。
どちらも方法も、学びになりました。
お二方とも、どうもありがとうございます！

Answer 2

年・月・日のカラム名が、year, month, day でなければなりませんが、以下のようにするのがいちばん簡単だと思います。

import pandas as pd

df_samp = pd.DataFrame([[2021, 3, 22, 0],
 [2021, 3, 31, 0],
 [2021, 3, 26, 0],
 [2021, 3, 11, 0],
 [2021, 3, 24, 0],
 [2021, 1, 26, 0],
 [2021, 3, 21, 0],
 [2021, 3, 26, 0],
 [2021, 3, 25, 0],
 [2021, 1, 25, 0],
 [2021, 1, 28, 0]],
 columns= ['year','month','day','date']
)

df_samp['date'] = pd.to_datetime(df_samp[['year','month', 'day']])

df_samp

結果

	year	month	day	date
0	2021	3	22	2021-03-22
1	2021	3	31	2021-03-31
2	2021	3	26	2021-03-26
3	2021	3	11	2021-03-11
4	2021	3	24	2021-03-24
5	2021	1	26	2021-01-26
6	2021	3	21	2021-03-21
7	2021	3	26	2021-03-26
8	2021	3	25	2021-03-25
9	2021	1	25	2021-01-25
10	2021	1	28	2021-01-28