PythonのPandasライブラリのdtアクセサを使った日付データの処理について

ケース

日付データにto_datetime関数などでオブジェクトから変換したあとに、
任意の日付の型に変えるor特定の部分の日付データを抜き取りとる

データ

まず時間のデータを作ります

import pandas as pd
date_data = pd.DataFrame({'date':
                         ['2020-04-01 01:01:01',
                         '2021-04-02 02:02:02',
                         '2022-04-03 03:03:03',
                         '2023-04-04 04:04:04',
                         '2024-05-05 05:05:05']})

date_data

	date
0	2020-04-01 01:01:01
1	2021-04-02 02:02:02
2	2022-04-03 03:03:03
3	2023-04-04 04:04:04
4	2024-05-05 05:05:05

データのタイプを見ましょう

date_data.dtypes

date    object
dtype: object

現在date_data['date']のtypeはobjectです

これをまず日付として扱えるデータの型に変えましょう

date_data['date'] = pd.to_datetime(date_data['date'])

date_data['date']

0   2020-04-01 01:01:01
1   2021-04-02 02:02:02
2   2022-04-03 03:03:03
3   2023-04-04 04:04:04
4   2024-05-05 05:05:05
Name: date, dtype: datetime64[ns]

日付データ処理

年・月・日・秒の部分だけ取りたい

dtアクセサについては以下の通り

Series.dt

pandas.Series.dt
Series.dt()[source]
Accessor object for datetimelike properties of the Series values.

date_data['date'].dt.year

0    2020
1    2021
2    2022
3    2023
4    2024
Name: date, dtype: int64

date_data['date'].dt.month

0    4
1    4
2    4
3    4
4    5
Name: date, dtype: int64

date_data['date'].dt.day

0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
Name: date, dtype: int64

date_data['date'].dt.second

0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
Name: date, dtype: int64

年/月 (ex:17/01)など特定の型で欲しい場合

strftimeという関数がありました。"strf"は"str format"の略みたいです

date_data['date'].dt.strftime("%y/%m")

0    20/04
1    21/04
2    22/04
3    23/04
4    24/05
Name: date, dtype: object

ex:2002/04/01
%y→%Y にすれば4桁になる　

date_data['date'].dt.strftime("%Y/%M/%d")

0    2020/01/01
1    2021/02/02
2    2022/03/03
3    2023/04/04
4    2024/05/05
Name: date, dtype: object

一旦、以上です。