pandasでの簡単な日付処理

pandasは、日付処理も充実しています。

すぐに使える関数をまとめました。

準備

import pandas as pd

日付に変換

Stringから作成する場合。

> pd.to_datetime('2016-08-26 00:00:00')
Timestamp('2016-08-26 00:00:00')

to_datetimeは、かなり賢く以下のような入力がデフォルトで正しくパースされます。

> pd.to_datetime('2016/8/26 0:0')
> pd.to_datetime('2016/8/26')
> pd.to_datetime('20160826')
> pd.to_datetime('160826 0000')
Timestamp('2016-08-26 00:00:00')

ただし、日付6桁は欧米式にパースされます。

> pd.to_datetime('260816 0100')
Timestamp('2016-08-26 01:00:00')

Python pandas で日時関連のデータ操作をカンタンに

日ごと、月ごと、年ごとに処理

年月日を取り出します。

> pd.to_datetime('2016-08-26 0:0:0').year
2016

> pd.to_datetime('2016-08-26 0:0:0').month
8

> pd.to_datetime('2016-08-26 0:0:0').day
26

dtを使うとdatetime64型の要素のプロパティに直接アクセスできます。

> df['date1']
0   2016-08-26
1   2016-08-27
Name: date1, dtype: datetime64[ns]

> df['date1'].dt.month
8

groupbyする場合です。

# 各カラムを月別に合計
df.groupby(df['date1'].dt.month).sum()

# グルーピングしたデータを取得
df.groupby(df['date1'].dt.month).groups

Python pandas アクセサ / Grouperで少し高度なグルーピング/集計