Pandas で文字列を日時に変換する方法

次のメソッドを使用して、pandas DataFrame の文字列列を日時形式に変換できます。

方法 1: 文字列列を日時に変換する

 df[' col1 '] = pd. to_datetime (df[' col1 '])

方法 2: 複数の列を文字列から日付時刻に変換する

 df[[' col1 ', ' col2 ']] = df[[' col1 ', ' col2 ']]. apply (pd. to_datetime )

次の例は、次の pandas DataFrame でこれらの各メソッドを実際に使用する方法を示しています。

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' task ': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                   ' due_date ': ['4-15-2022', '5-19-2022', '6-14-2022', '10-24-2022'],
                   ' comp_date ': ['4-14-2022', '5-23-2022', '6-24-2022', '10-7-2022']})

#view DataFrame
print (df)

  task due_date comp_date
0 A 2022-04-15 2022-04-14
1 B 2022-05-19 2022-05-23
2 C 2022-06-14 2022-06-24
3 D 2022-10-24 2022-10-07

#view data type of each column
print ( df.dtypes )

task object
due_date object
comp_date object
dtype:object

現在、DataFrame の各列にはオブジェクトデータ型、つまり文字列があることがわかります。

例 1: 文字列列を日時に変換する

次の構文を使用して、 due_date列を文字列から datetime に変換できます。

 #convert due_date column to datetime
df[' due_date '] = pd. to_datetime (df[' due_date '])

#view updated DataFrame
print (df)

  task due_date comp_date
0 A 2022-04-15 4-14-2022
1 B 2022-05-19 5-23-2022
2 C 2022-06-14 6-24-2022
3 D 2022-10-24 10-7-2022

#view data type of each column
print ( df.dtypes )

task object
due_date datetime64[ns]
comp_date object
dtype:object

due_date列が datetime に変換された一方、他のすべての列は変更されていないことがわかります。

例 2: 複数の列を文字列から日付時刻に変換する

次の構文を使用して、 due_date 列とcomp_date列を文字列から datetime に変換できます。

 #convert due_date and comp_date columns to datetime
df[[' due_date ', ' comp_date ']] = df[[' due_date ', ' comp_date ']]. apply (pd. to_datetime )

#view updated DataFrame
print (df)

  task due_date comp_date
0 A 2022-04-15 2022-04-14
1 B 2022-05-19 2022-05-23
2 C 2022-06-14 2022-06-24
3 D 2022-10-24 2022-10-07

#view data type of each column
print ( df.dtypes )

task object
due_date datetime64[ns]
comp_date datetime64[ns]
dtype:object

due_date 列とcomp_date列の両方が文字列から datetime に変換されたことがわかります。

注: pandas to_datetime()関数の完全なドキュメントはここで見つけることができます。

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 で日付範囲を作成する方法
Pandasでタイムスタンプを日付/時刻に変換する方法
パンダで 2 つの日付の差を計算する方法