Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習

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3

章 

pandas

を使ったデータ操作

最後に、

datetime64

データ型は、組み込みの

Python

datetime

型の欠点に対応していますが、

datetime

型、特に

dateutil

によって提供される有益なメソッドの多くは提供されていません。詳

細 は、

NumPy

の

datetime64

ド キ ュ メ ン ト（

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.

datetime.html

）を参照してください。

3.12.1.3

 

pandas

の日付と時刻：両者のいいとこ取り

pandas

は、

numpy.datetime64

のコンパクトなデータ表現とベクトル化されたインターフェース

に、

datetime

と

dateutil

の使いやすさと組み合わせた

Timestamp

オブジェクトを提供し、これま

でに説明したすべての機能を実現しています。これらの

Timestamp

オブジェクトのグループから、

Series

または

DataFrame

のインデクスに使用できる

DatetimeIndex

を作成できます。そうした例を、

以下に示します。

例えば、

pandas

の機能を使用して先のデモと同じコードを作ります。さまざまなフォーマット

の日付文字列を解析し、フォーマットコードを使用して曜日を出力します。

In[9]: import pandas as pd

date = pd.to_datetime("4th of July, 2015")

date

Out[9]: Timestamp('2015-07-04 ...