Pandasのメソッド説明　to_datetime

2023年9月14日

Pandasのto_datetimeメソッドは、文字列や数値から日時オブジェクト（datetime64型）を作成するためのメソッドです。このメソッドを使用することで、データフレーム内の日時情報を扱う際に便利です。また、日付と時刻を正確に解釈してデータフレーム内に格納することができます。以下は、to_datetimeメソッドの一般的な使い方と主要なパラメータの説明です。

基本的な使用法:

python
import pandas as pd

# 日付情報を含む文字列列を持つサンプルデータフレームを作成
data = {'Date': ['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03'],
        'Value': [10, 20, 30]}
df = pd.DataFrame(data)

# 'Date'列を日時オブジェクトに変換
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

# 日時オブジェクトに変換されたデータフレームを表示
print(df)

この例では、to_datetimeメソッドを使用して、’Date’列の文字列形式の日付を日時オブジェクトに変換しました。

日付フォーマットの指定:

to_datetimeメソッドは、日付文字列のフォーマットを自動的に推測しますが、明示的にフォーマットを指定することもできます。これは、特定の日付形式を正確に解釈する際に役立ちます。

python
# 日付フォーマットを指定して日時オブジェクトに変換
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%Y-%m-%d')

# フォーマット指定の日時オブジェクトに変換されたデータフレームを表示
print(df)

エラー処理:

to_datetimeメソッドは、デフォルトでは不正な日付や時刻の値がある場合にエラーを発生させますが、errorsパラメータを使用してエラー処理の方法を指定することができます。代替的なエラー処理方法として、coerceを指定すると不正な値がNaT（Not a Timestamp）に置き換えられます。

python
# 不正な日付値を含む場合、エラーを発生させずにNaTに変換
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], errors='coerce')

# エラー処理後のデータフレームを表示
print(df)

to_datetimeメソッドは、日時データを正確に操作するために非常に便利です。日付や時刻情報をデータフレーム内で扱うために使用され、データの時系列解析や可視化に役立ちます。