![[Python]Dataframe内の文字列をDatetime型に変換し日付だけ取得](https://machine-learning-skill-up.com/knowledge/wp-content/uploads/2023/12/1-1323.jpg)
データ分析や機械学習において、日付データは非常に重要なデータです。しかし、CSVファイルやデータベースから取得したデータは、文字列型で保存されていることが多いため、日付データを扱うことができません。そこで、本記事では、Pythonのライブラリであるpandasとdatetimeを使って、Dataframe内の文字列型データをDatetime型に変換し、日付だけを取得する方法を紹介します。
1. pandasとdatetimeの説明
pandasは、データ分析でよく使われるPythonのライブラリであり、データの取り扱いや加工、分析などを行うことができます。datetimeは、日付や時間を扱うためのPythonのライブラリです。pandasとdatetimeを組み合わせることで、Dataframe内の文字列型データをDatetime型に変換することができます。
2. Dataframe内の文字列をDatetime型に変換する方法の紹介
Dataframe内の文字列をDatetime型に変換するためには、まず、pandasのto_datetime関数を使って、文字列型データをDatetime型に変換します。to_datetime関数は、引数に文字列型データを受け取り、Datetime型に変換します。
import pandas as pd
import datetime as dt
# 文字列型のデータを含むDataframeを作成
df = pd.DataFrame({'date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'], 'value': [10, 20, 30]})
# 文字列型のデータをDatetime型に変換
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
print(df)
上記のコードを実行すると、以下のような出力結果が得られます。
date value 0 2022-01-01 10 1 2022-01-02 20 2 2022-01-03 30
上記のように、to_datetime関数を使って、Dataframe内の文字列型データをDatetime型に変換することができます。
3. Dataframe内の特定の列をDatetime型に変換する手順の説明
上記のコードでは、Dataframeの全ての列をDatetime型に変換しましたが、Dataframe内の特定の列のみをDatetime型に変換することもできます。その場合は、以下のように、to_datetime関数の引数に変換したい列名を指定します。
# 'date'列のみをDatetime型に変換 df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) print(df)
上記のように、to_datetime関数の引数に変換したい列名を指定することで、Dataframe内の特定の列のみをDatetime型に変換することができます。
4. Datetime型に変換した後に日付だけを抽出する方法の説明
Dataframe内の文字列型データをDatetime型に変換した後に、日付だけを抽出する方法は、Datetime型のstrftime関数を使う方法があります。strftime関数は、引数に書式指定子を受け取り、Datetime型のデータを指定した書式に変換します。
# 'date'列から日付だけを抽出
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['date_only'] = df['date'].dt.strftime('%Y-%m-%d')
print(df)
上記のコードを実行すると、以下のような出力結果が得られます。
date value date_only 0 2022-01-01 10 2022-01-01 1 2022-01-02 20 2022-01-02 2 2022-01-03 30 2022-01-03
上記のように、Datetime型のstrftime関数を使って、日付だけを抽出することができます。
5. 抽出した日付データの活用例の紹介
抽出した日付データは、データ分析や機械学習の分野で活用することができます。例えば、日付ごとの集計やグラフ作成、時系列データの分析などに利用することができます。
6. データ分析や機械学習におけるDatetime型データの重要性の説明
データ分析や機械学習において、Datetime型データは非常に重要なデータです。Datetime型データを分析することで、時系列データの傾向や周期性、季節性などを把握することができます。また、時系列データを分析することで、将来の予測や予想を行うことができます。
7. まとめ
本記事では、Pythonのライブラリであるpandasとdatetimeを使って、Dataframe内の文字列型データをDatetime型に変換し、日付だけを取得する方法を紹介しました。Datetime型データは、データ分析や機械学習において非常に重要なデータであり、活用することで、時系列データの傾向や周期性、季節性などを把握することができます。ぜひ、本記事を参考に、日付データを扱う際には、pandasとdatetimeを活用してください。
