Pandas で DataFrame の文字列列を DateTime に変換するにはどうすればよいですか?

DataFrame 列の型を String から Datetime に変換する

DataFrame で構造化データを扱う場合、適切なデータ型を確保することが重要です。文字列形式 (「dd/mm/yyyy」など) の日付を含む列がある場合、それを datetime dtype に変換することは、さまざまなデータ分析タスクにとって不可欠になります。

解決策

Pandas ライブラリは、文字列ベースの日付を datetime dtype に変換する便利な方法を提供します。 pd.to_datetime() 関数は、この目的に最適なオプションです。これを利用する方法は次のとおりです。

df['col'] = pd.to_datetime(df['col'])

これにより、元々 "dd/mm/yyyy" 形式の文字列が含まれていた 'col' 列が datetime オブジェクトに変換されます。

形式の指定

日付が特定の形式に準拠している場合は、 format パラメータ:

df['col'] = pd.to_datetime(df['col'], format="%m/%d/%Y")

これにより、デフォルトの "dd/mm/yyyy" と異なる場合でも、指定された形式に従って日付が解析されるようになります。

ヨーロッパ時間形式

日付が次のヨーロッパ地域のデータを扱う場合「dd-mm-yyyy」形式では、dayfirst パラメータを利用して日付を正しく解析できます。

df['col'] = pd.to_datetime(df['col'], dayfirst=True)

この設定により、日と月の値がヨーロッパの日付規則に基づいて正しく解釈されます。

文字列ベースの日付列を datetime dtype に変換することで、データの精度と使いやすさが向上し、日付のフィルタリング、比較、時系列などの下流の分析タスクが可能になります。分析。

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