「Pythonで日時データを扱うための3つの強力なテクニック」

3 Powerful Techniques for Handling Date and Time Data in Python

Pythonによるデータサイエンス

datetimeモジュールを使用してPythonで日付と時刻のデータを操作する方法を学ぶ

日時データは、最も一般的で時間のかかるデータ型の一つです。

時系列分析を行ったり、データを機械学習モデルに適用するために準備したり、あるいは探索的データ分析を行ったりする際には、データに含まれる日時の値を操作する必要があります。

さらに、複数のソースからデータを組み合わせる場合、日時データは異なる形式で提供されることがあります。データの一貫性を保つためには、すべての日時の値を単一の/標準の形式に変換する必要があり、そのためにこれらのテクニックを知っておく必要があります。

おそらく、そのような日時データを操作する方法を探すのに少なくとも5分はかかったことでしょう。しかもその都度、その日時データを操作するたびに時間を費やしています。私もいつも時間を費やしています!!

• 「データサイエンスポートフォリオの再考」
• 「Juliaでスクラッチから作成するゲート付き再帰ニューラルネットワーク」
• 「Great Expectationsを始めよう Pythonにおけるデータ検証ガイド」

そのため、この記事では、Pythonで日時データを操作するための3つの便利なテクニックを共有します。これらを使用することで、ほとんどの日時データ処理を実行できます。将来の参照のためにこの記事を保存することをおすすめします。

Pythonでは、カレンダーやdatetime、そして時間など、さまざまなモジュールを使用することができます。各モジュールは異なるシナリオで役立ちますが、datetimeモジュールは日付と時間の両方を扱うメソッドを提供するため、汎用性があります。

したがって、ここではこのdatetimeモジュールについて詳しく学び、そのメソッドを効率的に使用して日時データを変換する方法を紹介します。

この記事の最後に、これらの例とその他のリソースを含む完全なノートブックをダウンロードできます！

ヒントやトリックの説明を始める前に、datetimeモジュールから取得した日時値がどのようなものかを簡単に確認しましょう。

以下のように、datetimeモジュール内のdatetimeクラスを使用して現在の日付と時刻を取得します。

from datetime import datetimecurrent_time = datetime.now()current_time# 出力datetime.datetime(2023, 7, 8, 19, 40, 6, 832421)

出力を見ると、日付のようには見えず、単に一連のセットのように見えますが…

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!