Pandasで複数列をまとめてdatetime型に変更する方法

複数列をまとめてdatetime型に変更したい

日付データはdateime型にしておくと何かと便利
一つの列のみなら、pd.to_datetimeでかんたんに変換できるが、
複数列をまとめて処理したい場合の方法

使用データ

import pandas as pd

df = pd.read_csv('/sample.csv')

print(df)
>reg_date	start_date	end_date	id
>0	2007/05/20 18:47:28	2021/10/31 08:03:39	2021/11/07 08:03:39	AAA
>1	2007/05/20 19:30:51	2021/11/23 10:34:24	2021/11/23 10:36:12	BBB
>2	2007/05/20 22:54:15	2021/11/21 10:44:37	2021/11/21 10:45:23	CCC

df.dtypes
>reg_date           object
>start_date         object
>end_date           object

pd.to_datetime()での変換

pandas.to_datetime()関数を使うと、pandas.Seriesに対してdatetime64[ns]型に変換できる。

import pandas as pd
import datetime

pd.to_datetime(df['reg_date'])
>0         2007-05-20 18:47:28
>1         2007-05-20 19:30:51
>2         2007-05-20 22:54:15
>Name: reg_date, Length: 3, dtype: datetime64[ns]

複数列まとめてto_datetime()で変換

argにDataFrameを指定して利用する必要があり、
df['x'].to_datetime()という利用の仕方はできない

import pandas as pd
import datetime

df['reg_date'].to_datetime()
>AttributeError: 'Series' object has no attribute 'to_datetime'

当然複数列を対象としてもNG

import pandas as pd
import datetime

df.iloc[:,0:4].to_datetime()
>AttributeError: 'Series' object has no attribute 'to_datetime'

apply関数を利用することで複数列まとめて処理が可能

import pandas as pd
import datetime

df.iloc[:,0:4].apply(pd.to_datetime)
>	reg_date	start_date	end_date
>0	2007-05-20 18:47:28	2021-10-31 08:03:39	2021-11-07 08:03:39
>1	2007-05-20 19:30:51	2021-11-23 10:34:24	2021-11-23 10:36:12
>2	2007-05-20 22:54:15	2021-11-21 10:44:37	2021-11-21 10:45:23

df.iloc[:,0:4]apply(pd.to_datetime).dtypes
>reg_date      datetime64[ns]
>start_date    datetime64[ns]
>end_date      datetime64[ns]

以上