Python機械学習クックブック 第2版

7章日時データの取り扱い

レシピ7.0　はじめに

　機械学習の前処理で、日付や時間（datetimes）を扱わなければならない場合がよくある。例えば、特定の売上が発生した時刻や、公的な保健統計における年次などだ。時系列データとは、同じ変数を繰り返して何度も収集したデータを意味する。本章では、時系列データを扱う方法の道具箱を整備する。タイムゾーンの処理や、ラグ付き時間特徴量の生成などだ。具体的には、pandasライブラリの時系列処理ツールについて説明する。このライブラリは、datetimeなどの他のさまざまなライブラリの機能を集約している。

レシピ7.1　文字列の日時データへの変換

問題

日時を表す文字列のベクトルを時系列データに変換したい。

解決策

　pandasのto_datetimeのformatパラメータに、日時のフォーマットを指定して、日時データに変換する。

# ライブラリをロード
import numpy as np
import pandas as pd

# 文字列を作成
date_strings = np.array(['03-04-2005 11:35 PM',
                         '23-05-2010 12:01 AM',
                         '04-09-2009 09:09 PM'])

# 日時データに変換
[pd.to_datetime(date, format='%d-%m-%Y %I:%M %p') for date in date_strings]

[Timestamp('2005-04-03 23:35:00'),
 Timestamp('2010-05-23 00:01:00'),
 Timestamp('2009-09-04 21:09:00')]

　必要があれば、errors ...