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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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3回答

1468閲覧

python pandas で日時列を日付列、時間列に分ける

tkxn

総合スコア23

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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投稿2021/07/08 01:24

こんにちは、

以下のような5分足で日経225先物4本値を記録したCSVファイル(ファイル名:N225M.csv)がありまして

N225M.csv

1date,open,high,low,close,volume 22021-07-05 08:45:00,28745.0,28770.0,28735.0,28765.0,777 32021-07-05 08:50:00,28760.0,28765.0,28740.0,28740.0,272 42021-07-05 08:55:00,28745.0,28745.0,28700.0,28720.0,670 52021-07-05 09:00:00,28720.0,28740.0,28630.0,28665.0,1771 62021-07-05 09:05:00,28660.0,28665.0,28630.0,28660.0,863 7... 8

これをpandasに読み込み、以下のとおり第1列目の日時列を日付列、時間列の2列に分けようとしました。

import pandas as pd import datetime df = pd.read_csv(r"C:...\N225M.csv", sep=",") df.insert(1, 'YMD',df['date'].strftime('%Y/%m/%d')) df.insert(2, 'HHMM',df['date'].strftime('%H:%M'))

これを実行してみると以下のエラーとなります。

AttributeError: 'Series' object has no attribute 'strftime'

別途以下実行してみますと

import datetime now = datetime.datetime.now() print(now) print(now.strftime('%Y/%m/%d')) print(now.strftime('%H:%M'))

ちゃんと以下のとおり出力されます。

2021-07-08 10:21:32.128624 2021/07/08 10:21

どこが問題でしょうか?
よろしくお願いします。

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回答3

0

こういう場合はアクセサを使う必要があります。

python

1df.insert(1, 'YMD',df['date'].strftime('%Y/%m/%d')) 2df.insert(2, 'HHMM',df['date'].strftime('%H:%M'))

python

1df.insert(1, 'YMD',df['date'].dt.strftime('%Y/%m/%d')) 2df.insert(2, 'HHMM',df['date'].dt.strftime('%H:%M'))

としましょう。

投稿2021/07/08 01:49

ppaul

総合スコア24666

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tkxn

2021/07/08 02:18

ご回答ありがとうございました。 少し前に他の方に同様のご回答いただきましたが、再度エラーとなり照会しております。
guest

0

ベストアンサー

Seriesのレコード全体に対してstrftimeを適用したい場合、Series.dt.strftime()を使用することになります。

そのため、

df['date'].strftime('%Y/%m/%d')

の部分を

df['date'].dt.strftime('%Y/%m/%d')

に修正すれば動くように思います。

こちらのページが参考になるかもしれません。

https://note.nkmk.me/python-pandas-datetime-timestamp/

投稿2021/07/08 01:46

nnkkmto

総合スコア175

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tkxn

2021/07/08 02:18

ご回答ありがとうございます。 ただ、ご教示のとおり修正したところ、再び以下のエラーとなりました(日付ではない?) AttributeError: Can only use .dt accessor with datetimelike values 試しに、末尾に以下追加して実行したところ、 print(df['date']) 0 2021-07-05 08:45:00 1 2021-07-05 08:50:00 ... 545 2021-07-07 15:10:00 Name: date, Length: 546, dtype: object となり日付形式であることは間違えないようですが...
nnkkmto

2021/07/08 02:23 編集

datetime型(日付形式)であれば、dtype: datetimeみたいになるはずなので、 df["date"] = pd.to_datetime(df["date"]) でdatetimeに変換後試してみてください。
tkxn

2021/07/08 06:04

上記datetimeに変換後試したところ上手くいきました、どうもありがとうございました。 dtype, Seriesオブジェクトあたりの理解を深める必要がありそうです。
guest

0

'Series' オブジェクトには 'strftime'というプロパティがない、とおっしゃってます

こいつをdatetime型に変換しよう、というはなしになろうかと

投稿2021/07/08 01:37

y_waiwai

総合スコア87774

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tkxn

2021/07/08 02:18

ご回答ありがとうございます。
guest

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