pandasで日付を処理
日付型にすると期間、resampling、時系列フィルタを利用できます。
pandasで日付を処理とは？
日付型にすると期間、resampling、時系列フィルタを利用できます。
日付の変換、抽出、グループ化を行います。
どのような場面で使う？
- 表形式データを読み込み、整形する。
- CSV・API・データベースのデータを分析する。
- レポートや統計値を作成する。
サンプルコード
main.py
import pandas as pd
events = pd.DataFrame({"date": ["2026-08-10", "2026-08-12"]})
events["date"] = pd.to_datetime(events["date"])
events["day"] = events["date"].dt.day_name()
print(events)期待される出力
date day
0 2026-08-10 Monday
1 2026-08-12 Wednesday仕組み
to_datetimeで文字列を解析し、.dtから年、月などを取得します。
値を変更し、PythonをインストールせずにCodeUtilityオンラインPythonコンパイラで実行できます。
練習問題
入力値と境界ケースを変更し、より大きなデータでも動作を確認してください。
- 行、列、欠損値を追加する。
- フィルタ、ソート、groupbyを組み合わせる。
- 実ファイルを読み込みdtypeを確認する。