Help us understand the problem. What is going on with this article?

202003を2020-03にpandasで変換

文字列202003をdateの2020-03に変えたいとき、などのあまり使わないけど使うときになるとググらないといけない系の処理のメモです。

結論から

以下dfという以下の文字列データがあるとして、年月のdatetimeモジュールに変えたいとします。

年月
202001
202002
202003
df["年月"] = pd.to_datetime(df["年月"], format='%Y%m').dt.to_period('M')

これで-を入れるようになる上、dateオブジェクトになってくれます。
format='%Y%m'が文字列を日付モジュールとして読み込んでくれて、あとのdt.to_period('M')で年月のみを指定します。

年月
2020-01
2020-02
2020-03

dt.to_period('M')を使わない場合

同じデータで先ほどの最後のdt.to_period('M')を外してみます。

年月
202001
202002
202003
df["年月"] = pd.to_datetime(df["年月"], format='%Y%m')

1日が追加されます。

年月
2020-01-01
2020-02-01
2020-03-01
greenteabiscuit
AtCoder好きなのですが弱すぎて病んでます
https://atcoder.jp/users/lvchabing
Why not register and get more from Qiita?
  1. We will deliver articles that match you
    By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole
  2. you can read useful information later efficiently
    By "stocking" the articles you like, you can search right away
Comments
No comments
Sign up for free and join this conversation.
If you already have a Qiita account
Why do not you register as a user and use Qiita more conveniently?
You need to log in to use this function. Qiita can be used more conveniently after logging in.
You seem to be reading articles frequently this month. Qiita can be used more conveniently after logging in.
  1. We will deliver articles that match you
    By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole
  2. you can read useful information later efficiently
    By "stocking" the articles you like, you can search right away
ユーザーは見つかりませんでした