pandasをオンライン実行
Work with Dates in pandas
Turn text into real dates, then get the weekday, filter by month or count days between dates.
学べること
- pd.to_datetime
- The .dt accessor: day_name, month, year
- Date arithmetic with Timedelta
"2026-08-10"
- 1
pd.to_datetime(...)A real date - 2
.dt.day_name()Monday - 3
.dt.month8
Text → datetime → useful parts
日付は"2026-08-10"のような文字列で保存されていることがよくあります。pandasのdatetime型に変換すると、並べ替え、期間での絞り込み、月ごとの集計、日付の計算などが簡単にできます。
重要なポイント
pd.to_datetimeturns"2026-08-10"into a Timestamp.- .dt.day_name() gives the weekday for every row.
- Subtracting dates gives a Timedelta, such as 2 days.
どんな場面で使う？
- CSVやExcelファイルのような表形式のデータを読み込み、整え、変換する。
- グループごとにデータを分析・集計し、統計を出す。
- レポート、グラフ、機械学習モデルのためにデータを準備する。
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)実行結果
date day
0 2026-08-10 Monday
1 2026-08-12 Wednesdayコードの解説
pd.to_datetime()は文字列の列をdatetime型に変換します。その後、属性.dtで日付の各部分にアクセスでき、dt.day_name()は各行の曜日の名前を返します。たとえば2026-08-10はMondayです。同じように、.dt.yearや.dt.monthで年や月を取り出せます。
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。
発展問題
下のヒントにしたがってコードを書き換えてみましょう。自分で変えて結果を確かめると、コードを読むだけよりずっと深く理解できます。
- サンプルデータに行、列、いくつかの欠損値を追加する。
- 絞り込み、並べ替え、groupbyを組み合わせて小さなレポートを作る。
- 実際のデータファイルを読み込み、各列のデータ型を確認して、不正な値を処理する。
チャレンジで練習する
このレッスンの内容を使って実際の問題を解きましょう。各チャレンジはブラウザで動き、すぐにテストされ、AI のレビューも受けられます。
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