はじめに
本記事では、Pandasを使って文字列を年月データに簡単に変換する方法について紹介します。時系列分析において、データを正しく扱うためには、日付や時刻などの情報を適切に扱う必要があります。そのため、データの前処理として、文字列を年月データに変換することが必要となります。
Pandasの基本的な使い方とデータの読み込み
まずはじめに、Pandasの基本的な使い方とデータの読み込みについて説明します。
Pandasは、Pythonでデータを扱うためのライブラリです。Pandasを使うことで、Excelのように表形式でデータを扱うことができます。Pandasを使うには、まずPandasライブラリをインストールする必要があります。
!pip install pandas
次に、Pandasを使ってデータを読み込む方法を説明します。Pandasでは、CSVファイルやExcelファイルなど、様々な形式のデータを扱うことができます。ここでは、CSVファイルを読み込む方法を紹介します。
import pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv")
これで、data.csvというファイルをPandasのデータフレームとして読み込むことができます。
時系列データの扱いと年月変換の重要性
時系列データとは、時間の経過に伴って変化するデータのことを指します。例えば、株価や天気などが挙げられます。時系列データを扱う際には、データのタイムスタンプ（日付や時刻）が重要な情報となります。
そのため、時系列データを扱う場合には、データを正しく扱うために、日付や時刻の情報を適切に扱う必要があります。そのため、文字列を年月データに変換することが必要となります。Pandasを使えば、文字列から年月データに簡単に変換することができます。
文字列から年月データに変換する方法
文字列から年月データに変換するには、Pandasのto_datetime()関数を使用します。この関数は、文字列を日付や時刻の情報に変換することができます。
import pandas as pd date_str = '2022-03-31' date = pd.to_datetime(date_str) print(date)
このコードを実行すると、’2022-03-31’という文字列が年月データに変換され、datetime64[ns]というデータ型で出力されます。
2022-03-31 00:00:00
to_datetime()関数を使った年月変換の基本
to_datetime()関数を使って年月変換を行う場合は、以下のようなコードを書きます。
import pandas as pd df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
このコードでは、dfというデータフレームの中の’date’列を、to_datetime()関数を使って年月データに変換しています。to_datetime()関数には、以下のような引数を指定することができます。
- format: 入力文字列のフォーマットを指定します。
- errors: 不正な値が含まれていた場合のエラー処理方法を指定します。
formatを指定しなかった場合は、to_datetime()関数が自動的にフォーマットを判別して変換します。
strftime()を使った年月データの書式設定
Pandasのto_datetime()関数を使って年月データに変換する際に、strftime()関数を使って書式設定を行うことができます。
import pandas as pd
date_str = '2022-03-31'
date = pd.to_datetime(date_str)
formatted_date = date.strftime('%Y%m')
print(formatted_date)
このコードを実行すると、’202203’という形式で年月データが出力されます。
列ごとの年月変換を行う方法
データフレームの中の全ての列に対して、年月変換を行う場合は、以下のようなコードを書きます。
import pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv")
df = df.apply(pd.to_datetime, axis=0)
このコードでは、data.csvというファイルをPandasのデータフレームとして読み込んでいます。その後、apply()関数を使って、全ての列に対してto_datetime()関数を適用しています。
まとめ
本記事では、Pandasを使って文字列を年月データに簡単に変換する方法について紹介しました。to_datetime()関数を使って年月変換を行うことができる他、strftime()関数を使って書式設定を行うこともできます。また、apply()関数を使ってデータフレームの全ての列に対して年月変換を行うこともできます。
時系列データを扱う際には、データのタイムスタンプ（日付や時刻）が重要な情報となります。そのため、データを正しく扱うためには、日付や時刻の情報を適切に扱う必要があります。Pandasを使って、簡単に文字列を年月データに変換することができるため、時系列データの前処理において非常に便利なライブラリです。
