回答編集履歴
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関数を修正
test
CHANGED
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@@ -62,13 +62,13 @@
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62
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63
63
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def datetime_to_str(d):
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64
64
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-
"""datetime型は指定文字列に、それ以外はそのまま
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+
"""datetime型は指定文字列に、それ以外はそのまま返す"""
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66
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67
67
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if isinstance(d, datetime):
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68
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69
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return d.strftime("%Y/%m/%d %H:%M")
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70
70
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-
return
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+
return d
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72
72
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73
73
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74
74
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2
文字列型に変換するコードを追記
test
CHANGED
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@@ -17,3 +17,115 @@
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17
17
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df1.fillna("未定", inplace=True)
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18
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19
19
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```
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+
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21
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+
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+
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+
[追記]
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+
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+
上記の回答は日付がpandasのTimestamp型を想定しましたが、エラーの内容からdatetime型が直接代入されているようです。シリアライズするためには全てをstr型にする必要があります。一旦下記のような関数を定義して下さい。
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+
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+
```python
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+
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+
def datetime_to_str(d):
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+
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+
"""datetime型は指定文字列に、それ以外はそのまま返す"""
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+
if isinstance(d, datetime):
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+
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+
return d.strftime("%Y/%m/%d %H:%M")
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+
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+
return d
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+
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+
```
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+
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+
上記の関数を適用するためにapplyを使用します。
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+
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+
```python
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+
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+
df1["発売日"] = df1["発売日"].apply(datetime_to_str)
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+
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+
df1["配送"] = df1["配送"].apply(datetime_to_str)
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+
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+
```
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+
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+
参考までにソースコードの全体を示します。
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+
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+
```python
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+
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+
import pandas as pd
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+
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from datetime import datetime
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+
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+
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+
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+
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+
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+
def datetime_to_str(d):
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+
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+
"""datetime型は指定文字列に、それ以外はそのまま文字列にする"""
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+
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67
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+
if isinstance(d, datetime):
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+
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+
return d.strftime("%Y/%m/%d %H:%M")
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+
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+
return str(d)
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+
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+
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+
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+
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+
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+
def main():
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+
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+
# 想定されるデータ構造を持ったデータフレームを作成
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+
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+
df1 = pd.DataFrame(
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+
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+
{
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84
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+
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85
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+
"商品名": ["A", "B", "C"],
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+
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87
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+
"発売日": [
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88
|
+
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89
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+
datetime.strptime("2020/7/10 12:00", "%Y/%m/%d %H:%M"),
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90
|
+
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91
|
+
datetime.strptime("2020/7/18 12:00", "%Y/%m/%d %H:%M"),
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92
|
+
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93
|
+
"未定",
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94
|
+
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95
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+
],
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96
|
+
|
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97
|
+
"配送日": [
|
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98
|
+
|
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99
|
+
datetime.strptime("2020/7/20 12:00", "%Y/%m/%d %H:%M"),
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100
|
+
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101
|
+
datetime.strptime("2020/7/24 12:00", "%Y/%m/%d %H:%M"),
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102
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+
|
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103
|
+
"未定",
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104
|
+
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105
|
+
],
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106
|
+
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107
|
+
"配送": ["A社", "A社", "A社"],
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108
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+
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109
|
+
}
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110
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+
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111
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+
)
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+
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+
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+
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+
# 全てを文字列型に変換
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+
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+
df1["発売日"] = df1["発売日"].apply(datetime_to_str)
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+
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+
df1["配送"] = df1["配送"].apply(datetime_to_str)
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+
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+
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+
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+
# あとはSpreadsheetを更新する処理
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+
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+
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+
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+
if __name__ == "__main__":
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+
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129
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+
main()
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130
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+
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+
```
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てにをはの修正
test
CHANGED
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@@ -6,7 +6,7 @@
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6
6
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7
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8
8
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-
というエラーは、datetime型をJSONに変換できない(シリアライズできない)ということです。すなわち`df1['発売日']`もしくは`df1['発送日']`もしくはその両方に`datetime型`(あるいはそれに相当する型)が含まれているということです。したがって型をシリアライズ可能な文字列型に変換すれば良いです。おそらく日付が未定のところ
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9
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+
というエラーは、datetime型をJSONに変換できない(シリアライズできない)ということです。すなわち`df1['発売日']`もしくは`df1['発送日']`もしくはその両方に`datetime型`(あるいはそれに相当する型)が含まれているということです。したがって型をシリアライズ可能な文字列型に変換すれば良いです。おそらく日付が未定のところはNaTもしくはNaNとなっていてこれらもシリアライズできませんので一緒に変換する必要があります。
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10
10
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11
11
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```python
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12
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