Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理

348

11

章 時系列データ

に特に役立つでしょう。また、サーバのログデータ分析にもきっと使えるはずです。

11.1

 日付、時間のデータ型とツール

Python

標準のライブラリには、日付と時間を扱うためのデータ型が、カレンダー関連機能ととも

に用意されています。

datetime

、

time

、

calendar

モジュールから見ていくことにします。

datetime.

datetime

型、あるいは単純に

datetime

型は広く使われています。

In [10]: from datetime import datetime

In [11]: now = datetime.now()

In [12]: now

Out[12]: datetime.datetime(2017, 9, 25, 14, 5, 52, 72973)

In [13]: now.year, now.month, now.day

Out[13]: (2017, 9, 25)

datetime

は日付と時間の情報をマイクロ秒の精度で持ちます。

timedelta

は、

datetime

オブジェクト

や

date

オブジェクト間の差を表すことができます。

In [14]: delta = datetime(2011, 1, 7) - datetime(2008, 6, 24, 8, 15)

In [15]: delta

Out[15]: datetime.timedelta(926, 56700)

In [16]: delta.days

Out[16]: 926

In [17]: ...