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DataFrameでPandas SeriesをDateTimeに変換します

次のようにPandas DataFrameがあります

        ReviewID       ID      Type               TimeReviewed
205     76032930  51936827  ReportID 2015-01-15 00:05:27.513000
232     76032930  51936854  ReportID 2015-01-15 00:06:46.703000
233     76032930  51936855  ReportID 2015-01-15 00:06:56.707000
413     76032930  51937035  ReportID 2015-01-15 00:14:24.957000
565     76032930  51937188  ReportID 2015-01-15 00:23:07.220000

>>> type(df)
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

TimeReviewedはシリーズタイプです

>>> type(df.TimeReviewed)
<class 'pandas.core.series.Series'>

私は以下を試しましたが、それでもシリーズのタイプは変わりません

import pandas as pd
review = pd.to_datetime(pd.Series(df.TimeReviewed))
>>> type(review)
<class 'pandas.core.series.Series'>

Df.TimeReviewedをDateTimeタイプに変更し、年、月、日、時間、分、秒を個別に取り出すにはどうすればよいですか？私はpythonを初めて使いました。ご協力ありがとうございます。

pythondatetimepandasdataframe
31
1EnemyLeft

できません：定義により、DataFrame列はSeriesです。つまり、dtype（すべての要素のタイプ）を日時のようにすると、.dtアクセサーを介して必要な数量にアクセスできます（ docs ） ：

>>> df["TimeReviewed"] = pd.to_datetime(df["TimeReviewed"])
>>> df["TimeReviewed"]
205  76032930   2015-01-24 00:05:27.513000
232  76032930   2015-01-24 00:06:46.703000
233  76032930   2015-01-24 00:06:56.707000
413  76032930   2015-01-24 00:14:24.957000
565  76032930   2015-01-24 00:23:07.220000
Name: TimeReviewed, dtype: datetime64[ns]
>>> df["TimeReviewed"].dt
<pandas.tseries.common.DatetimeProperties object at 0xb10da60c>
>>> df["TimeReviewed"].dt.year
205  76032930    2015
232  76032930    2015
233  76032930    2015
413  76032930    2015
565  76032930    2015
dtype: int64
>>> df["TimeReviewed"].dt.month
205  76032930    1
232  76032930    1
233  76032930    1
413  76032930    1
565  76032930    1
dtype: int64
>>> df["TimeReviewed"].dt.minute
205  76032930     5
232  76032930     6
233  76032930     6
413  76032930    14
565  76032930    23
dtype: int64

古いバージョンのpandasを使用している場合は、さまざまな要素にいつでも手動でアクセスできます（再度、datetime-dtypedシリーズに変換した後）。それは遅くなりますが、時にはそれは問題ではありません：

>>> df["TimeReviewed"].apply(lambda x: x.year)
205  76032930    2015
232  76032930    2015
233  76032930    2015
413  76032930    2015
565  76032930    2015
Name: TimeReviewed, dtype: int64
52
DSM

便利なスクリプト：

hour = df['assess_time'].dt.hour.values[0]
1
CodeFarmer
df=pd.read_csv("filename.csv" , parse_dates=["<column name>"])

type(df.<column name>)

例：最初は文字列である日をパンダのタイムスタンプに変換する場合

df=pd.read_csv("weather_data2.csv" , parse_dates=["day"])

type(df.day)

出力はpandas.tslib.Timestampになります

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Shashwat Yadav