年の記載が無い、月日だけの日付データを to_datetime したら、全部1990年になってしまったので、年のデータを追加した方法を書いておきます。
サンプルデータ
| 年月日 | 平均気温(℃) | 最高気温(℃) | 最低気温(℃) |
|---|---|---|---|
| 12月29日 | 7.3 | 12.4 | 1.9 |
| 12月30日 | 6.4 | 12.8 | 2.6 |
| 12月31日 | 3.0 | 7.1 | -1.0 |
| 1月1日 | 2.9 | 9.7 | -3.5 |
| 1月2日 | 3.6 | 9.9 | -2.1 |
| 1月3日 | 3.0 | 7.5 | -1.7 |
| 1月4日 | 4.9 | 11.2 | -0.4 |
pandasで読み込む
import pandas as pd
df = pd.read_csv('sample_data.csv')
print(df)
print(df['年月日'])
print(df.iloc[:,0]) # df['年月日']と同じ
# 年月日 平均気温(℃) 最高気温(℃) 最低気温(℃)
# 0 12月29日 7.3 12.4 1.9
# 1 12月30日 6.4 12.8 2.6
# 2 12月31日 3.0 7.1 -1.0
# 3 1月1日 2.9 9.7 -3.5
# 4 1月2日 3.6 9.9 -2.1
# 5 1月3日 3.0 7.5 -1.7
# 6 1月4日 4.9 11.2 -0.4
# 0 12月29日
# 1 12月30日
# 2 12月31日
# 3 1月1日
# 4 1月2日
# 5 1月3日
# 6 1月4日
# Name: 年月日, dtype: object
# 0 12月29日
# 1 12月30日
# 2 12月31日
# 3 1月1日
# 4 1月2日
# 5 1月3日
# 6 1月4日
# Name: 年月日, dtype: object
そのまま to_datetimeすると
df['年月日'] = pd.to_datetime(df['年月日'], format='%m月%d日')
print(df)
# 年月日 平均気温(℃) 最高気温(℃) 最低気温(℃)
# 0 1900-12-29 7.3 12.4 1.9
# 1 1900-12-30 6.4 12.8 2.6
# 2 1900-12-31 3.0 7.1 -1.0
# 3 1900-01-01 2.9 9.7 -3.5
# 4 1900-01-02 3.6 9.9 -2.1
# 5 1900-01-03 3.0 7.5 -1.7
# 6 1900-01-04 4.9 11.2 -0.4
全部 1990年になってしまいました！
本当は、12月中は2020年に、1月以降は2021年にしたいんです。
対処法0
身も蓋もないのですが、小さなデータならExcelで 2020年、2021年と書き加えちゃうのが一番簡単です😓。
後は format='%Y年%m月%d日'で完了...
対処法
pandasでやった一例です。
年を追加した年月日の配列を作って書き換える
new_dates = []
for i, value in enumerate(df['年月日']):
if i < 3:
new_dates.append('2020年' + value)
else:
new_dates.append('2021年' + value)
print(new_dates)
df['年月日'] = new_dates
print(df)
df['年月日'] = pd.to_datetime(df['年月日'], format='%Y年%m月%d日')
print(df)
# ['2020年12月29日', '2020年12月30日', '2020年12月31日', '2021年1月1日', '2021年1月2日', '2021年1月3日', '2021年1月4日']
# 年月日 平均気温(℃) 最高気温(℃) 最低気温(℃)
# 0 2020年12月29日 7.3 12.4 1.9
# 1 2020年12月30日 6.4 12.8 2.6
# 2 2020年12月31日 3.0 7.1 -1.0
# 3 2021年1月1日 2.9 9.7 -3.5
# 4 2021年1月2日 3.6 9.9 -2.1
# 5 2021年1月3日 3.0 7.5 -1.7
# 6 2021年1月4日 4.9 11.2 -0.4
# 年月日 平均気温(℃) 最高気温(℃) 最低気温(℃)
# 0 2020-12-29 7.3 12.4 1.9
# 1 2020-12-30 6.4 12.8 2.6
# 2 2020-12-31 3.0 7.1 -1.0
# 3 2021-01-01 2.9 9.7 -3.5
# 4 2021-01-02 3.6 9.9 -2.1
# 5 2021-01-03 3.0 7.5 -1.7
# 6 2021-01-04 4.9 11.2 -0.4
年月日の要素を1つずつ書き換える方法もあります。
ただし、次の例のように行名（index）や列名（columns）になっていると、1つずつの書き換えができないので、なるべく統一した書き方にしています。
インデックスの場合の書き換え
年月日がインデックスになっている場合の書き換えです。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('sample_data.csv', index_col=0)
print(df)
print(df.index)
new_dates = []
for i, value in enumerate(df.index):
if i < 3:
new_dates.append('2020年' + value)
else:
new_dates.append('2021年' + value)
df.index = new_dates
df.index.name = '年月日'
print(df.index)
print(df)
df.index = pd.to_datetime(df.index, format='%Y年%m月%d日')
print(df)
# 平均気温(℃) 最高気温(℃) 最低気温(℃)
# 年月日
# 12月29日 7.3 12.4 1.9
# 12月30日 6.4 12.8 2.6
# 12月31日 3.0 7.1 -1.0
# 1月1日 2.9 9.7 -3.5
# 1月2日 3.6 9.9 -2.1
# 1月3日 3.0 7.5 -1.7
# 1月4日 4.9 11.2 -0.4
# Index(['12月29日', '12月30日', '12月31日', '1月1日',
# '1月2日', '1月3日', '1月4日'],
# dtype='object', name='年月日')
# Index(['2020年12月29日', '2020年12月30日',
# '2020年12月31日', '2021年1月1日', '2021年1月2日',
# '2021年1月3日', '2021年1月4日'],
# dtype='object', name='年月日')
# 平均気温(℃) 最高気温(℃) 最低気温(℃)
# 年月日
# 2020年12月29日 7.3 12.4 1.9
# 2020年12月30日 6.4 12.8 2.6
# 2020年12月31日 3.0 7.1 -1.0
# 2021年1月1日 2.9 9.7 -3.5
# 2021年1月2日 3.6 9.9 -2.1
# 2021年1月3日 3.0 7.5 -1.7
# 2021年1月4日 4.9 11.2 -0.4
# 平均気温(℃) 最高気温(℃) 最低気温(℃)
# 年月日
# 2020-12-29 7.3 12.4 1.9
# 2020-12-30 6.4 12.8 2.6
# 2020-12-31 3.0 7.1 -1.0
# 2021-01-01 2.9 9.7 -3.5
# 2021-01-02 3.6 9.9 -2.1
# 2021-01-03 3.0 7.5 -1.7
# 2021-01-04 4.9 11.2 -0.4
列名（columns）の場合は、add_prefix（接頭辞を追加する）、add_suffix（接尾辞を追加する）メソッドがありますが、行名（index）にはありません。
思ってた以上に手間取りました。
もっといい方法がいろいろあるでしょうが、参考までに。