日付時刻データを扱うための便利なPandasの3つのヒント

Pandasの日付時刻データ処理の便利な3つのヒント

Python Pandasで時系列データを変換し、最大限に活用する方法を迅速に学ぶ

日付と時刻のデータはどこにでもあります！それを操作するためのテクニックをマスターしましょう！

どの業界にいても、時系列データは常に存在します。そして、それを分析して隠れたトレンドやパターンを探求することで、貴重な洞察を得ることができます。これにより、歴史的データに基づいてデータ駆動型の意思決定と計画を推進するのに役立ちます。

前の記事では、Pythonでこのようなデータを扱うための3つの便利なトリックをご紹介しました。ただし、pandasのDataFrameでこのような時系列データを扱う場合、pandasのクラスと関数を使用する方が良いでしょう。

pandas DataFrameにデータを読み込むと、pandasはしばしばそれを文字列やオブジェクトのデータ型として保存します。そして、このようなデータを効果的に分析するためには、それをDateTimeのデータ型に変換する必要があります。

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この記事では、pandasを使用して時系列データを扱うための3つのテスト済みで時間の節約になるヒントをご紹介します。日付と時刻のデータを効果的に扱うためのさまざまなクラスと関数をpandasで探求します。

まず、ダミーの売上データをDataFrame dfに読み込みましょう！

df = pd.read_csv("Dummy_dates_sales.csv")df.head()

これは、日付時刻の列「Dates」と整数の列「Sales」を含む、単純な100×2のデータセットです。このデータセットはPythonパッケージ「Faker」を使用して作成しました。GitHubリポジトリから無料で入手できます。

時系列データを処理する前に、pandasがデータ型を正しく認識しているかどうかを確認することが重要です。そうでない場合は、それをdatetimeデータ型に変換する必要があります。

確認してみましょう —

df.info()

ここでは、pandasはDates列の値を文字列として読み取っています。したがって、この日付時刻のデータから最大の価値を得るためには、それを日付時刻のデータ型に変換する必要があります。

Pandasの列を日付時刻に変換する

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