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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

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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Datetime の列を次の10分単位の時刻で丸めたい

rjberger19

総合スコア33

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

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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投稿2022/03/14 15:21

このようなDatetime型でデータを持ったxxxという名前の列が有るのですが
イメージ説明
こちらを"xxx_10mins"という列と"xxx_10mins_UTC"というそれぞれの列に
次の10分単位で丸めた時刻をまとめて追加したいのですが、1列ずつ処理して値を代入していく方法しか思いつかず、処理に非常に時間がかかります。

試したこと↓

Python

1df_for_analysys['xxx_10mins'] = 0 2df_for_analysys['xxx_10mins_UTC'] = 0 3for i in range(len(df_for_analysys)): 4 tempTime = df_for_analysys.iloc[i][4] 5 tempTime = tempTime + datetime.timedelta(minutes=10-int(tempTime.minute)%10) 6 df_for_analysys.loc[i,'xxx_10mins'] = tempTime 7 df_for_analysys.loc[i,'xxx_10mins_UTC'] = '???'

以下のようなイメージで列に情報を一括で追加したいのですが、皆様のお知恵をお貸し頂けないでしょうか?

「2022-03-14 11:12:55.212537+00:00」:Datetime型(xxx列)

「2022-03-14 11:20:00.000000+00:00」:Datetime型(xxx_10mins列)

「2021-03-14T11:20:00.000000000Z」:str型(xxx_10mins_UTC列)

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python

1import pandas as pd 2import io 3 4csv_data = ''' 5xxx 62021-12-26 23:00:41.053375+00:00 72021-12-26 23:00:41.053375+00:00 82021-12-26 23:02:30.271355+00:00 92021-12-26 23:02:56.665949+00:00 102021-12-27 00:09:54.017825+00:00 112022-03-14 11:12:55.212537+00:00 122022-03-14 11:12:55.212537+00:00 132022-03-14 12:26:06.769270+00:00 142022-03-14 12:28:07.743615+00:00 152022-03-14 12:28:07.743615+00:00 16''' 17df_for_analysys = pd.read_csv(io.StringIO(csv_data), parse_dates=[0]) 18 19# 20df_for_analysys['xxx_10mins'] = df_for_analysys['xxx'].dt.ceil('10T') 21df_for_analysys['xxx_10mins_UTC'] = ( 22 df_for_analysys['xxx_10mins'].dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S.000000000Z')) 23 24print(df_for_analysys) 25 26# 27 xxx xxx_10mins xxx_10mins_UTC 280 2021-12-26 23:00:41.053375+00:00 2021-12-26 23:10:00+00:00 2021-12-26 23:10:00.000000000Z 291 2021-12-26 23:00:41.053375+00:00 2021-12-26 23:10:00+00:00 2021-12-26 23:10:00.000000000Z 302 2021-12-26 23:02:30.271355+00:00 2021-12-26 23:10:00+00:00 2021-12-26 23:10:00.000000000Z 313 2021-12-26 23:02:56.665949+00:00 2021-12-26 23:10:00+00:00 2021-12-26 23:10:00.000000000Z 324 2021-12-27 00:09:54.017825+00:00 2021-12-27 00:10:00+00:00 2021-12-27 00:10:00.000000000Z 335 2022-03-14 11:12:55.212537+00:00 2022-03-14 11:20:00+00:00 2022-03-14 11:20:00.000000000Z 346 2022-03-14 11:12:55.212537+00:00 2022-03-14 11:20:00+00:00 2022-03-14 11:20:00.000000000Z 357 2022-03-14 12:26:06.769270+00:00 2022-03-14 12:30:00+00:00 2022-03-14 12:30:00.000000000Z 368 2022-03-14 12:28:07.743615+00:00 2022-03-14 12:30:00+00:00 2022-03-14 12:30:00.000000000Z 379 2022-03-14 12:28:07.743615+00:00 2022-03-14 12:30:00+00:00 2022-03-14 12:30:00.000000000Z

投稿2022/03/14 16:06

melian

総合スコア19763

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rjberger19

2022/03/14 16:42

DatetimeにCeilがあると知らなかったです。。ありがとうございます!
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