パンダ: 年、月、日から日付列を作成する

次の基本構文を使用して、pandas DataFrame の年、月、日の列から日付列を作成できます。

 df[' date '] = pd. to_datetime (dict(year=df. year , month=df. month , day=df. day ))

次の例は、この構文を実際に使用する方法を示しています。

例: Pandas で年、月、日から日付列を作成する

ある会社のさまざまな日付の売上を示す次のパンダ データフレームがあるとします。

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' year ': [2021, 2022, 2022, 2022, 2022, 2022, 2022, 2022],
                   ' month ': [7, 1, 1, 2, 5, 10, 11, 12],
                   ' day ': [4, 15, 25, 27, 27, 24, 10, 18],
                   ' sales ': [140, 200, 250, 180, 130, 87, 90, 95]})

#view DataFrame
print (df)

   year month day sales
0 2021 7 4 140
1 2022 1 15 200
2 2022 1 25 250
3 2022 2 27 180
4 2022 5 27 130
5 2022 10 24 87
6 2022 11 10 90
7 2022 12 18 95

次の構文を使用して、DataFrame のyear 、 month 、およびday列の値を結合するdateという名前の新しい列を作成し、各行の日付を作成できます。

 #create date columns from year, month, and day columns
df[' date '] = pd. to_datetime (dict(year=df. year , month=df. month , day=df. day ))

#view updated DataFrame
print (df)

   year month day sales date
0 2021 7 4 140 2021-07-04
1 2022 1 15 200 2022-01-15
2 2022 1 25 250 2022-01-25
3 2022 2 27 180 2022-02-27
4 2022 5 27 130 2022-05-27
5 2022 10 24 87 2022-10-24
6 2022 11 10 90 2022-11-10
7 2022 12 18 95 2022-12-18

日付列には、各行の年、月、日の列の値に基づいた日付値が含まれることに注意してください。

df.info()を使用して DataFrame の各列に関する情報を取得すると、新しい日付列のデータ型がdatetime64であることがわかります。

 #display information about each column in DataFrame
df. info ()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 8 entries, 0 to 7
Data columns (total 5 columns):
 # Column Non-Null Count Dtype         
--- ------ -------------- -----         
 0 year 8 non-null int64         
 1 month 8 non-null int64         
 2 day 8 non-null int64         
 3 dirty 8 non-null int64         
 4 date 8 non-null datetime64[ns]
dtypes: datetime64[ns](1), int64(4)
memory usage: 388.0 bytes

追加リソース

次のチュートリアルでは、パンダで他の一般的な操作を実行する方法を説明します。

Pandas で日付に日数を加算および減算する方法
Pandas で 2 つの日付の間の行を選択する方法
パンダで 2 つの日付の差を計算する方法