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

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。

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。<(_ _)>