Pandas 時刻のみの操作

Question

時刻のみを格納しているデータから最大値のインデックスと最小値のインデックスを取得したいです. object型で格納されているので,最大値と最小値は取り出すことが出来るのですが,インデックス値を取る出すことに苦労しています.出来るだけ簡単に取得するにはどうすればよろしいでしょうか.to_datetimeを使用したりもしましたが,1900-01-01や今日の日付などが混入してしまいあまりしたくないです.

df['time'].head()

6:54
6:23
7:02
6:39
7:23

Comments

[meg_]

同じ時刻は存在しますか？

[HelloQ]

存在します.

[meg_]

> 存在します.
その場合のルールはどうなっていますか？

Answer 1

（データが重複していない場合）最大最小値のインデックスが欲しい場合は、通常.idxmax()/.idxmin()メソッドを使います。
pandas.Series.idxmax — pandas documentation
pandasで最大値・最小値の行名・列名を取得するidxmax, idxmin | note.nkmk.me

なお、Seriesのデータ型がオブジェクト型・文字列型などの場合.idxmax()/.idxmin()メソッドが使えないことがあります。この場合はNumPyのnp.argmax()/np.argmin()関数を用います。
numpy.argmax — NumPy Manual

In [11]: df['time']
Out[11]:
0    6:54
1    6:23
2    7:02
3    6:39
4    7:23
Name: time, dtype: object

In [12]: np.argmax(df['time'])
Out[12]: 4

In [13]: np.argmin(df['time'])
Out[13]: 1

Comments

[HelloQ]

object型のまま操作を続けても問題はないのでしょうか？

[kirara0048]

問題なく動きます。

また、今回特有の問題ではなく、文字列の配列をソートするとき全般の話となりますが、'7:00'と'12:00'が混在している場合はdatetime型に変換するか、'7:00'を'07:00'にしてください。

Answer 2

最大値と最小値は取り出すことが出来るのであれば、

>>> print(df)
   time data
0  6:54  abc
1  6:23  def
2  7:02  ghi
3  6:39  jkl
4  7:23  mno
>>> print(df[df['time'] == df['time'].max()].index[0])
4
>>> print(df[df['time'] == df['time'].min()].index[0])
1

でできるでしょう。