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JupyterLab

JupyterLabは、Jupyter notebookの後継の対話型開発環境(IDE)です。データの可視化がインタラクティブで、プラグイン作成により新しいコンポーネントの追加および既存のコンポーネントも統合可能。サーバに閉じているため、データ分析に向いています。

Twitter

Twitterは、140文字以内の「ツイート」と呼ばれる短文を投稿できるサービスです。Twitter上のほぼ全ての機能に対応するAPIが存在し、その関連サービスが多く公開されています。

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。

API

APIはApplication Programming Interfaceの略です。APIはプログラムにリクエストされるサービスがどのように動作するかを、デベロッパーが定めたものです。

解決済

ValueError: unconverted data remains: +00:00 のエラー解消法

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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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APIはApplication Programming Interfaceの略です。APIはプログラムにリクエストされるサービスがどのように動作するかを、デベロッパーが定めたものです。

2回答

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324閲覧

投稿2022/08/21 14:54

前提・実現したいこと

PythonとTwitter APIを使用して特定のアカウントのツイートをExcelファイルに出力したいです。

ですがエラーメッセージ最終行にある、
「ValueError: unconverted data remains: +00:00」
の解消法が分からず困っています。

ご存じの方がいらっしゃいましたらご教授いただけますと幸いです。
使用エディタはJupyter Labです。

発生している問題・エラーメッセージ

--------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) Input In [241], in <cell line: 15>() 12 df.to_excel('tw_%s.xlsx'%tw_id, sheet_name='Sheet1') 14 print("end") ---> 15 get_tweets() Input In [241], in get_tweets() 6 s = tweet.created_at 7 s = str(s) ----> 8 created_at = datetime.strptime(s, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') 10 tweet_data.append([tweet.id,created_at,tweet.text.replace('\n',''),tweet.favorite_count,tweet.retweet_count]) 11 df = pd.DataFrame(tweet_data,columns=columns_name) File ~/opt/anaconda3/lib/python3.9/_strptime.py:568, in _strptime_datetime(cls, data_string, format) 565 def _strptime_datetime(cls, data_string, format="%a %b %d %H:%M:%S %Y"): 566 """Return a class cls instance based on the input string and the 567 format string.""" --> 568 tt, fraction, gmtoff_fraction = _strptime(data_string, format) 569 tzname, gmtoff = tt[-2:] 570 args = tt[:6] + (fraction,) File ~/opt/anaconda3/lib/python3.9/_strptime.py:352, in _strptime(data_string, format) 349 raise ValueError("time data %r does not match format %r" % 350 (data_string, format)) 351 if len(data_string) != found.end(): --> 352 raise ValueError("unconverted data remains: %s" % 353 data_string[found.end():]) 355 iso_year = year = None 356 month = day = 1 ValueError: unconverted data remains: +00:00

該当のソースコード

Python3

#ツイートをエクセルファイルに出力する import tweepy import pandas as pd import datetime # TweepyAPI KEY CONSUMER_KEY = "XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX" CONSUMER_SECRET = "XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX" ACCESS_TOKEN = "XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX" ACCESS_TOKEN_SECRET = "XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX" #tweepyの設定 auth = tweepy.OAuthHandler(CONSUMER_KEY, CONSUMER_SECRET) auth.set_access_token(ACCESS_TOKEN, ACCESS_TOKEN_SECRET) api = tweepy.API(auth) columns_name=["TW_NO","TW_TIME","TW_TEXT","RT","FAV"] #ここで取得したいツイッターアカウントIDを指定する tw_id="karupoimou" #ツイート取得 def get_tweets(): tweet_data = [] for tweet in tweepy.Cursor(api.user_timeline,screen_name = tw_id,exclude_replies = True).items(): s = tweet.created_at s = str(s) created_at = datetime.strptime(s, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') tweet_data.append([tweet.id,created_at,tweet.text.replace('\n',''),tweet.favorite_count,tweet.retweet_count]) df = pd.DataFrame(tweet_data,columns=columns_name) df.to_excel('tw_%s.xlsx'%tw_id, sheet_name='Sheet1') print("end") get_tweets()

試したこと

'%Y-%m-%d %H:%M:%S' を試しましたが同様にエラーでした。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

Python:3.9.12
Tweepy:4.10.0

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2022/08/21 16:36

こちらの質問が複数のユーザーから「やってほしいことだけを記載した丸投げの質問」という指摘を受けました。

meg_

2022/08/21 15:04

エラー発生時の「s」の値はどうなっていますか?
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2022/08/21 15:06

APIから取得したツイートの作成日時が入っています
meg_

2022/08/21 15:09

具体的な文字列は何でしょうか?
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2022/08/22 12:25 編集

ただのtweet.created_atとstr(tweet.created_at)をprintしたらどちらも同じく以下の形式で出力されました。 【2022-08-22 09:00:01+00:00】 上記のような文字列にはなっていませんでした。 紛らわしくて申し訳ないです。

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