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ディープラーニングのエンジニアリングAdvent Calendar 2017

Day 4

関数型でデータサイエンス番外編:様々な日時文字列を扱えるようにする

Last updated at Posted at 2018-06-10

(この記事は、「fukuoka.ex(その2) Elixir Advent Calendar 2017」の22日目、
  および「ディープラーニングのエンジニアリング Advent Calendar 2017」の4日目です)

昨日は、@takasehideki さんの「Erlang/OTPのソースビルドでHiPEが入らなかった時の対処法」でした


fukuoka.ex代表のpiacereです
ご覧いただいて、ありがとうございます:bow:

今回は、次回予定の「関数型でデータサイエンス#3:インプットしたデータを集約する(前処理②)」の前段となる、「様々な日時文字列を扱えるようにする」という小ネタを番外編としてお送りします


:shamrock::shamrock::shamrock::shamrock: お礼:各種ランキングに83回のランクインを達成しました :shamrock::shamrock::shamrock::shamrock:

4/27から、44日間に渡り、毎日お届けしている「季節外れのfukuoka.ex Elixir Advent Calendar」「季節外れのfukuoka.ex(その2) Elixir Advent Calender」ですが、Qiitaトップページトレンドランキングに13回入賞、Elixirウィークリーランキングでは7週連続で1/2/3フィニッシュを飾り、各種ランキング通算で、トータル87回ものランクインを達成しています

みなさまの暖かい応援に励まされ、合計616件ものQiita「いいね」もいただき、fukuoka.exアドバイザーズとfukuoka.exキャストの一同、ますます季節外れのfukuoka.ex Advent Calendar、頑張っていきます:rocket:

image.png

日時文字列をElixirで扱える日時型に変換

日時文字列を、Elixir内の日時型(NaiveDateTime)として扱うためには、@kobatako さんの「Slack botで通知したい投稿日のものを通知する with Qiita API」でも出てきた「Timex」を使うと簡単です

iex> { :ok, dt } = "2018/6/11 1:35:4" |> Timex.parse( "%Y/%_m/%_d %_H:%_M:%_S", :strftime )
{:ok, ~N[2018-06-11 01:35:04]}
iex> dt
~N[2018-06-11 01:35:04]

なお、NaiveDateTimeは、キーがアトムのマップ(正しくは構造体)なので、ドット「.」で年月日や時分秒にアクセスできますし、NaiveDateTimeの各種関数が利用可能です

iex> is_map( dt )
true
iex> dt.year
2018
iex> "#{ dt.month }/#{ dt.day }"
"6/11"
iex> dt |> NaiveDateTime.to_date
~D[2018-06-11]
iex> dt |> NaiveDateTime.to_time
~T[01:35:04]
dt |> NaiveDateTime.to_erl
{{2018, 6, 11}, {1, 35, 4}}

様々なバリエーションの日時文字列を一括で変換するには?

インプットデータには、様々な形式の日付文字列が、CSVやAPIで渡されてきます

たとえば、以下のような日時文字列群です

"2018/1"
"2018/ 1"
"2018/01"
"2018/1/2"
"2018/1/2 3:4"
"2018/1/2 3:4:5"
"2018/1/2 03:04"
"2018/1/2 03:04:05"
"2018/ 1/ 2"
"2018/1/ 2"
"2018/01/ 2"
"2018/01/02"
"2018/01/02 23:44"
"2018/01/02 23:44:09"
"2018/01/02 23:44:09.005"
"2018-01-02"
"2018-01-02 23:44"
"2018-01-02 23:44:09"
"2018-01-02 23:44:09.005"
"Jan-02-2018"
"Jan-02-2018 23:44"
"Jan-02-2018 23:44:09"
"Jan-02-2018 23:44:09.005"
"Jan-02-18"
"Jan-02-18 23:44"
"Jan-02-18 23:44:09"
"Jan-02-18 23:44:09.005"
"January-02-2018"
"January-02-2018 23:44"
"January-02-2018 23:44:09"
"January-02-2018 23:44:09.005"
"2018-01-02 23:44:09Z"
"2018-01-02T23:44:09Z"

これらのバリエーション違いを一通り収容するには、以下のような、各日時形式に合わせた変換をかける必要があります

defmodule Dt do
  def to_datetime( str ) when is_binary( str ) do
    [
      "%Y/%_m", 
      "%Y/%_m/%_d", 
      "%Y/%_m/%_d %_H:%_M", 
      "%Y/%_m/%_d %_H:%_M:%_S", 
      "%Y/%_m/%_d %_H:%_M:%_S.%_L", 
      "%Y-%_m-%_d", 
      "%Y-%_m-%_d %_H:%_M", 
      "%Y-%_m-%_d %_H:%_M:%_S", 
      "%Y-%_m-%_d %_H:%_M:%_S.%_L", 
      "%b-%_d-%Y", 
      "%b-%_d-%Y %_H:%_M", 
      "%b-%_d-%Y %_H:%_M:%_S", 
      "%b-%_d-%Y %_H:%_M:%_S.%_L", 
      "%b-%_d-%y", 
      "%b-%_d-%y %_H:%_M", 
      "%b-%_d-%y %_H:%_M:%_S", 
      "%b-%_d-%y %_H:%_M:%_S.%_L", 
      "%B-%_d-%Y", 
      "%B-%_d-%Y %_H:%_M", 
      "%B-%_d-%Y %_H:%_M:%_S", 
      "%B-%_d-%Y %_H:%_M:%_S.%_L", 
      "%Y-%_m-%_d %_H:%_M:%_SZ", 
      "%Y-%_m-%_d %_H:%_M:%_S.%_LZ", 
      "%Y-%_m-%_dT%_H:%_M:%_SZ", 
      "%Y-%_m-%_dT%_H:%_M:%_S.%_LZ", 
    ]
    |> Enum.map( &( str |> Timex.parse( &1, :strftime ) ) )
    |> Enum.filter( &elem( &1, 0 ) == :ok )
    |> List.first
    |> Tpl.ok
  end
end

上記関数を使い、日時文字列群を各自変換した結果が以下です

いずれも、Elixirで扱える日時型に変換されています

iex> Dt.to_datetime( "2018/1" )
~N[2018-01-01 00:00:00]
iex> Dt.to_datetime( "2018/ 1" )
~N[2018-01-01 00:00:00]
iex> Dt.to_datetime( "2018/01" )
~N[2018-01-01 00:00:00]
iex> Dt.to_datetime( "2018/1/2" )
~N[2018-01-02 00:00:00]
iex> Dt.to_datetime( "2018/1/2 3:4" )
~N[2018-01-02 03:04:00]
iex> Dt.to_datetime( "2018/1/2 3:4:5" )
~N[2018-01-02 03:04:05]
iex> Dt.to_datetime( "2018/1/2 03:04" )
~N[2018-01-02 03:04:00]
iex> Dt.to_datetime( "2018/1/2 03:04:05" )
~N[2018-01-02 03:04:05]
iex> Dt.to_datetime( "2018/ 1/ 2" )
~N[2018-01-02 00:00:00]
iex> Dt.to_datetime( "2018/1/ 2" )
~N[2018-01-02 00:00:00]
iex> Dt.to_datetime( "2018/01/ 2" )
~N[2018-01-02 00:00:00]
iex> Dt.to_datetime( "2018/01/02" )
~N[2018-01-02 00:00:00]
iex> Dt.to_datetime( "2018/01/02 23:44" )
~N[2018-01-02 23:44:00]
iex> Dt.to_datetime( "2018/01/02 23:44:09" )
~N[2018-01-02 23:44:09]
iex> Dt.to_datetime( "2018/01/02 23:44:09.005" )
~N[2018-01-02 23:44:09.005]
iex> Dt.to_datetime( "2018-01-02" )
~N[2018-01-02 00:00:00]
iex> Dt.to_datetime( "2018-01-02 23:44" )
~N[2018-01-02 23:44:00]
iex> Dt.to_datetime( "2018-01-02 23:44:09" )
~N[2018-01-02 23:44:09]
iex> Dt.to_datetime( "2018-01-02 23:44:09.005" )
~N[2018-01-02 23:44:09.005]
iex> Dt.to_datetime( "Jan-02-2018" )
~N[2018-01-02 00:00:00]
iex> Dt.to_datetime( "Jan-02-2018 23:44" )
~N[2018-01-02 23:44:00]
iex> Dt.to_datetime( "Jan-02-2018 23:44:09" )
~N[2018-01-02 23:44:09]
iex> Dt.to_datetime( "Jan-02-2018 23:44:09.005" )
~N[2018-01-02 23:44:09.005]
iex> Dt.to_datetime( "Jan-02-18" )
~N[2018-01-02 00:00:00]
iex> Dt.to_datetime( "Jan-02-18 23:44" )
~N[2018-01-02 23:44:00]
iex> Dt.to_datetime( "Jan-02-18 23:44:09" )
~N[2018-01-02 23:44:09]
iex> Dt.to_datetime( "Jan-02-18 23:44:09.005" )
~N[2018-01-02 23:44:09.005]
iex> Dt.to_datetime( "January-02-2018" )
~N[2018-01-02 00:00:00]
iex> Dt.to_datetime( "January-02-2018 23:44" )
~N[2018-01-02 23:44:00]
iex> Dt.to_datetime( "January-02-2018 23:44:09" )
~N[2018-01-02 23:44:09]
iex> Dt.to_datetime( "January-02-2018 23:44:09.005" )
~N[2018-01-02 23:44:09.005]
iex> Dt.to_datetime( "2018-01-02 23:44:09Z" )
~N[2018-01-02 23:44:09]
iex> Dt.to_datetime( "2018-01-02T23:44:09Z" )
~N[2018-01-02 23:44:09]

終わり

今回は、「データ変換」で使える、様々なバリエーションの日時文字列を扱うテクニックをお伝えしました

なお今回の実装内容は、小粒でピリリなユーティリティライブラリ「smallex」のDtモジュールにある、to_datetime()という関数にて既に搭載していますので、次回以降のコラムにて実際に利用したいと思います

次回は、「インプットしたデータの集約」について解説します

明日は @tuchiro さんの「ElixirでSI開発入門 #9 Railsからのモデルの移行2(DDLをパースする)」です

:stars::stars::stars::stars::stars: お知らせ:Elixir MeetUpを6月末に開催します :stars::stars::stars::stars::stars:

「fukuoka.ex#11:DB/データサイエンスにコネクトするElixir」を6/22(金)19時に開催します

fukuoka.exの発足から、ちょうど1周年となる、記念的なイベントでもあるため、このコラムを気に入っていただいた方と、ぜひ一緒に盛り上がりたいです

福岡近辺にお住まいの方であれば、遊びに来てください

大人気により、一度は満席となりましたが、増枠しましたので、下記URLよりご参加ください
https://fukuokaex.connpass.com/event/87241

特別ゲストは、Erlang/Elixirの両面で世界的に有名な「力武 健次さん」と、北九州の飯塚市で「e-ZUKA Tech Night」を6年間主催し続けるハウインターナショナルの「谷口 耕平さん」のお二人と、実に豪華なイベントです

私は、今回のシリーズを踏まえた、「1家に1台、パーソナルなデータ分析AIを全員が持つ2020年を作る」というタイトルで、Elixirによる、ブラウザUI上からサクっとデータ分析プラットフォームを披露するLTをお届けします

image.png

p.s.「いいね」よろしくお願いします

よろしければ、ページ左上の image.pngimage.png のクリックをお願いしますー:bow:

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