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Pandas:マイクロ秒の時間の扱い

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pepasuke623

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前提・実現したいこと

毎度お世話になります。
下記のようなCSVデータをdatetime型に変換したいです。

/* 'data.csv'  */
timestamp,cul,room
08:10:14.342354245,12,B10
08:10:14.854354535,20,B10
09:21:10.578856545,54,C15
09:21:10.942375777,85,C15


ご覧いただけるように、小数点以下は9桁になっています。
このデータのtimestampの列をdatetime型に変換したいです。

試したこと・発生している問題・エラーメッセージ

こんなコードを書いてみました。

import pandas as pd

parser = lambda x: pd.datetime.strptime(x, '%H:%M:%S.%.9f')

df = pd.read_csv('data.csv' ,parse_dates=['timestamp'], date_parser = parser)


自作パーサの桁数を9桁にしたつもりでした。
しかしこんなエラーが出てきます。

ValueError: '%' is a bad directive in format '%H:%M:%S.%.9f'


小数点以下の桁を指定する方法をググって見ましたが、それらしい記事を自力で見つけられませんでした。

小数点以下は9桁をdatetime型に変換する方法をご教授願います。

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回答 2

+1

pandas の read_csv で parse_dates をオプションを使った例です。

import pandas as pd

pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['timestamp'])

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  • 2017/10/01 15:34

    自作パーサは使わず,直接”parse_dates”だけ変換するんですね。
    回答ありがとうございます。並びに初歩的なことを伺ってしまい申し訳ございませんでした。

    キャンセル

checkベストアンサー

0

dateutil 使うか、pandas の read_csv で parse_dates のオプションを付けて読み込むのはどうでしょうか。
下記は dateutil の例です。

from dateutil import parser

parser.parse('08:10:14.342354245')

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  • 2017/10/01 13:24

    素早い回答、ありがとうございます!m(_ _)m

    確かにdateutilを用いたらdatetime64[ns]に変換されました。
    ありがとうございます!


    また「parse_dates のオプションを付けて読み込む」方法がパッと思いつきませんでした。
    オプションの付け方について下記2つを調べてみましたが、分かりませんでした。
    ・http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.read_csv.html
    ・http://own-search-and-study.xyz/2015/09/03/pandasのread_csvの全引数を使いこなす/

    よろしければ、例示頂けませんか?参考URLを添付いただくだけでも結構です。
    どうぞよろしくお願い致します。

    キャンセル

  • 2017/10/01 15:28

    別回答に記載しました。

    キャンセル

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