python データ形式 timestamp

Question

timestamp形式のデータから時間の要素を抽出し、条件分岐の処理を行おうとしています。
しかし、下記のように実行するとif文でエラーが出ます。

エラーメッセージは、str型にはhourの処理ができないよと言うことだと理解しています。

そのため、問題のaについて型を確認してみたのですが、問題なくTimestamp型でした。
なぜaがstr型で認識されているのかが理解できません。

何か見落としていることがあるのでしょうか。

よろしくお願い申し上げます。

a = df.iloc[2, 2]
if a.hour = 1: ←ここでエラーが発生
  >>>以降の処理

エラーメッセージ
>> AttributeError: 'str' object has no attribute 'hour'

print(type(a))
#<class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>

Answer 1

以下のコードを実行してエラーメッセージを含めた結果を教えてください。

a = df.iloc[2, 2]
print('type(a) is', type(a))
print('a.hour is', a.hour)
if a.hour = 1:
    print('A')

それを見せていただければ、回答できると思います。

Comments

[s_kj]

ご質問ありがとうございます。
実行結果をご回答します。
＞＞＞
type(a) is <class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>
a.hour is 12
＞＞＞

一方で、ご提示のコードに追加して

a = decision_df.iloc[2, 2]
print('type(a) is', type(a))
print('a.hour is', a.hour)
if a.hour == 1:
print('A')

a = decision_df.iloc[2, 2]
print(type(a))
print(a)
while a.hour != 14:

を実行しましたが、同様に「AttributeError: 'str' object has no attribute 'hour'」のエラーが出ました。
出力は、
type(a) is <class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>
a.hour is 12
<class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>
2021-04-03 12:30:00.015000
となってからのエラーコードです。

よろしくお願い申し上げます。

[ppaul]

dfと decision_dfという二つのDataFrameがあるのですね。

エラーが出るのは、decision_dfの方だということですか。
それなら、dfの方を調べても関係ないですね。
decision_dfの中身が間違っているのでしょう。

[s_kj]

ppaul様
大変申し訳ございません。
datasetの名前を間違えておりました。
decision_dfはdfの間違いでした。
内容修正しましたので再度ご確認いただけないでしょうか。
よろしくお願い申し上げます。

＞＞＞
type(a) is <class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>
a.hour is 12
＞＞＞

一方で、ご提示のコードに追加して

a = df.iloc[2, 2]
print('type(a) is', type(a))
print('a.hour is', a.hour)
if a.hour == 1:
print('A')

a = df.iloc[2, 2]
print(type(a))
print(a)
while a.hour != 14:

を実行しましたが、同様に「AttributeError: 'str' object has no attribute 'hour'」のエラーが出ました。
出力は、
type(a) is <class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>
a.hour is 12
<class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>
2021-04-03 12:30:00.015000
となってからのエラーコードです。

よろしくお願い申し上げます。

[s_kj]

自己解決できました。有り難うございました。
仰るとおりで、datasetの中身がおかしかったです。