PythonとPandasのDateTime機能：知っておくべきことは？

この記事では、パンダのDateTime機能について説明し、Pythonで時系列データセットを操作する際のパンダのニーズについての洞察を提供します。

Pythonは、世界中で使用されているプログラミング言語の上位5つに含まれています。 世界の開発者の約44％が、データサイエンス関連のタスクに定期的に使用しています。 そして、これについてクレジットする必要があるのは、多種多様なPythonライブラリです。 パンダはそのようなデータ分析ライブラリの1つです。

純粋にCまたはPythonで記述されており、高度に最適化されたバックエンドソースコードに道を譲ります。 さらに、Pythonは明確な構文と低い学習曲線を備えており、初心者に最適です。 この言語の知識があれば、マイクロプロジェクトからマクロ企業まで何でも実装できます。

Pandasライブラリに関する十分なレベルの知識と経験を持つPython開発者は、データアナリスト、ビジネスアナリスト、機械学習エンジニアなど、いくつかのデータサイエンスの仕事にも需要があります。 これらのキャリアの軌跡では、候補者は統計、ビッグデータ分析、予測分析（Pythonを使用）、視覚化などに精通している必要があります。

したがって、分析に関心のある工学部の学生は、これらのスキルを強調する専門的な学位を取得することができます。 IIIT-BangaloreのデータサイエンスのPGディプロマのような短期認定を取得するか、 M.Scなどの世界的に認定されたプログラムへの参加を検討することができます。 イギリスのリバプールジョンムーア大学（LJMU）でデータサイエンスの博士号を取得。

現代の技術分野におけるPythonとパンダの関連性の簡単な背景を説明したので、パンダのDateTimeに関するステップバイステップのチュートリアルを始めましょう。

DateTime変数の説明

プロジェクトに取り組んでいるときなど、Pythonの学習の中間段階でDateTimeに遭遇する可能性があります。 サプライチェーンパイプラインについて戦略を立てる必要があるeコマースプロジェクトを実装する必要があるとします。 これには、注文の発送までの時間、配達までの日数などを把握することが含まれます。

Pythonの日付と時刻のコンポーネントに精通していない場合、この問題のこのデータサイエンスの側面は、初心者にとっては難しいかもしれません。 一方、これらの機能の処理方法を知っている場合は、ほとんどすべてのデータセットから深い洞察を収集できます。

初心者の場合、Pythonの日付クラスはグレゴリオ暦の日付を扱います。 このクラスは、整数引数として「年、月、日」を受け入れます。 一方、時間クラスはマイクロ秒までの整数引数で構成されます。

これは、PythonのDateTime変数の概要と、Pandas関数を使用して開始するためのものです。

PythonでのDateTimeの操作

PythonでDateTimeクラスの日付オブジェクトを作成する方法を理解するために、以下に示すステートメントの例を検討してください。

日時インポート日から

d1 =日付（2021,2,23）

print（d1）

print（type（d1））

結果

2021-04-23

<クラス'datetime.date'>

次に、上記で作成した日付オブジェクトから、日、月、年などの他の機能を抽出してみましょう。 これは、today（）関数の使用を含む現在のローカル日の日付オブジェクトを使用して行います。

＃現在の日付

d1 = date.today（）

print（d1）

＃ 日

印刷（'日：'、d1.day）

＃ 月

print（'月：'、d1.month）

＃ 年

print（'年：'、d1.year）

返されたDateTimeオブジェクト

2021-02-23

日：23

月：2

年：2021年

整数値を受け入れてオブジェクトを返すDateTimeモジュールの別のクラスはtimeです。 Pythonでどのように行われるかを見てみましょう。

日時インポート時刻から

t1 =（12,20,12,40）

print（t1）

print（type（t1））

結果

12：20：12.000040

<クラス'datetime.time'>

ご覧のとおり、上記の時間オブジェクトはマイクロ秒単位です。 そのため、オブジェクトから時間、分、秒、マイクロ秒などの時間属性を抽出できるようになりました。

＃時間

print（'時間：' t1.hour）

＃分

print（'分：' t1.minute）DateTime

同じことを数秒とマイクロ秒繰り返すことができます。

役立つと思われる他の方法を次に示します。

• replace（）：古い日付を更新します。
• weekday（）：任意の曜日の整数値を返します。 月曜日は0、日曜日は6です。
• isoweekday（）：1〜7の平日の整数値の場合。
• isocalendar（）：指定されたデータセットから「年」の日の値をスライスします。
• isleap（）：うるう年かどうかを確認します。
• fromisoformat（）：ISO形式の文字列形式をDateTimeオブジェクトに変換します。
• isoformat（）：DateTimeオブジェクトからISO形式の日付を生成します。
• format（）：独自のフォーマットを定義します。

PythonでDateTimeオブジェクトを作成する方法を理解したので、Pandasライブラリがそれらをどのようにサポートするかを見てみましょう。

パンダto_datetimeの例

パンダを使用すると、特にpython DateTimeオブジェクトを使用して、さまざまなデータ分析タスクを実行できます。 著名なメソッドには、to_datetime（）が含まれます。 処理方法は次のとおりです。

• pandas to_datetimeメソッドを使用すると、文字列形式の日付と時刻をDateTimeオブジェクトに変換できます。

＃to_datetime

date = pd.to_datetime（ '2020年4月24日'）

印刷（日付）

印刷（type（date））

結果

2021-02-23 00:00:00

<class pandas._libs.tslib.timestamp.Timestamp'>

ここで何か奇妙なことに気付くことができますか？ pandasto_datetimeによって返されるオブジェクトは同じではありません。 これは、DateTimeオブジェクトではなくタイムスタンプです。 これは、Pandasライブラリがオブジェクトを返す方法です。 タイムスタンプは、PythonのDateTime機能に相当します。

日時の必要性

情報が一定期間にわたって収集される実際のシナリオがいくつかあり、特定の問題を理解するために日付と時刻の属性を抽出できます。 たとえば、読書の習慣を分析したいとします。 パターンを掘り下げて、週末や平日、夜や朝などに読書を好むかどうかを分解することができます。 そうすれば、1か月で読みたい興味深い本や記事をすべて集めて、スケジュールを整理することができます。

これにより、PythonとパンダのDateTimeでの日時操作の処理に関する「ハウツー」の概要を説明しました。 この記事で学んだことを実践し、時系列データセットを操作する技術を習得してください。

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結論

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