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DateTime

多くのプログラミング言語におけるDateTimeオブジェクトは、日付と時間に関する演算と出力を行います。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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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pandasで時間を足し合わせたい

hamar1

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DateTime

多くのプログラミング言語におけるDateTimeオブジェクトは、日付と時間に関する演算と出力を行います。

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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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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2017/06/08 09:45

編集2017/06/08 10:34

pandasの基礎的な内容かと思いますが、見つからなかったため、回答いただければと思います。
よろしくお願いします。

###前提・実現したいこと
別々の列に日付データと時刻データが記入されているエクセルデータの時間をpandasで一括で結合したい。
また、欠損がある部分に関しては欠損のままとして扱いたい。

date time1 time2 0 2017-06-08 00:00:00 06:00:00 10:00:00 1 2017-06-09 00:00:00 07:00:00 10:15:00 2 2017-06-10 00:00:00 08:20:00 NaN

上記のtime1, time2列を下記のような形式にしたいです。

date time1 time2 0 2017-06-08 00:00:00 2017-06-08 6:00:00 2017-06-08 10:00:00 1 2017-06-09 00:00:00 2017-06-09 7:00:00 2017-06-09 10:15:00 2 2017-06-10 00:00:00 2017-06-10 8:20:00 NaN

###発生している問題・エラーメッセージ

  1. datetimeのdateまたはdatetime型に対してtime型を足し合わせることが出来ない。

timedelta型に変換することを試みましたが、上手くいっておりません。
(timedelta型の利用時に下記errorを吐いているようです。)
TypeError: 'datetime.time' object is not callable
2. NaN部分をNaNのままとしてスキップできない

###該当のソースコード

i = 0 delta_hour = data_table["time1"][i].hour delta_minute = data_table["time1"][i].minute data_table["date"][i] + dt.timedelta(hours=delta_hour, minutes=delta_minute)

###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
言語:python3
環境:jupyter(anacondaでinstall)

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とりあえず書いてみました

Python

1from datetime import datetime,time 2import numpy as np 3import pandas as pd 4 5df = pd.DataFrame({"date":[datetime(2017,6,8),datetime(2017,6,9),datetime(2017,6,10)], "time1":[time(6,0), time(7,0), time(8,20)], "time2":[time(10,0), time(10,15),np.nan]}) 6 7for t in ['time1', 'time2']: 8 df[t] = df.apply(lambda r:datetime.combine(r['date'], r[t]) if (r[t] == r[t]) else np.nan, axis=1) 9 10print(df)

投稿2017/06/08 11:30

magichan

総合スコア15898

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hamar1

2017/06/09 00:54

magichan様 combineという方法があるんですね pandasでの無名関数の利用方法とcombineと勉強になりました。 とてもシンプルに結果が得られてよかったです。 ありがとうございます。
guest

0

1に関して、1つずつ処理する方法は自己解決しましたが、一括で処理できるのであれば教えて頂きたいです。

投稿2017/06/08 11:05

hamar1

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