こんにちは、まゆみです。
Pandasについての記事をシリーズで書いています。
今回は第28回目になります。
今回から少しの間、Pandasにおける日付や時間についてのデータの扱い方について書いていこうと思います。
時間に関するモジュールを使えば、例えば
ある期間のトレンドを追跡したり
ある日曜日から次の日曜日までのデータを取ったり
会社の四半期のデータを取ったりと
上記のようなことができるようになり、大変便利です。
Pandas の時間に関するモジュールを今回の記事から少しずつ書いていきます
では始めていきますね。
PythonのdatetimeとPandas のTimeStampは何が違うの？
Pythonを学ばれた方なら、datetime モジュールは使った事があると思います。
datetimeモジュールから作る、date/datetimeオブジェクトと比べて、PandasのTimeStampオブジェクトがどれくらいパワフルであるか比較していきたいと思います。
まずは、date/datetime オブジェクトから見ていきます
.date() .datetime()
datetimeモジュールから作られるオブジェクトにはdateオブジェクトもしくはdatetimeオブジェクトがあります。
date は 年月日のデータを
datetime は 年月日に加えて、時・分・秒のデータを持つことができます
dateメソッドでdateオブジェクトを作ります
もし、オブジェクトの中の『年』を取り出したい時は『.year』、『月』を取り出したい時は『.month』、『日』を取り出したい時は『.day』アトリビュートを使うことなります。
次に、datetimeメソッドでdatetimeオブジェクトを作ります。
datetime オブジェクトは『年月日』に加えて、『時・分・秒』も含まれるので、もし『時・分・秒』の値を入れないと、デフォルト値の０時が表示されます。
では次に、PandasのTimeStampについてみていきましょう
PandasのTimeStampオブジェクト
引用元：Pandasドキュメント
ドキュメントに、TimeStampオブジェクトはpythonのDatetimeと同等の物だと書いていますが、もちろんTimeStamp ならではの特徴もあります。
上記のコードの実行結果のスクショからも分かるように、TimeStampは、Pythonのdatetimeよりも、広範囲の種類の引数を受け取ることができます
また、8：7：35 PM と書くだけでちゃんと24時間表記にも解釈しなおしてくれます。
PandasのTimeStampオブジェクトの方が
よりパワフルで
よりフレキシブルで
より特徴のある
オブジェクトということが分かっていただけたと思います。
まとめ
今回の記事はこのあたりで終わりにします。
今回は、PythonのDatetime オブジェクトとPandasのTimeStamp の違いについてさらっと、紹介させていただきました。
次回の記事では、TimeStampの特徴をさらに活かせるような使い方を紹介していきたいと思います。<(_ _)>