pythonのpandasにて文字列を日付型に変換する方法【datetime, to_datetime】

この記事では、pythonのpandasを使用して、文字列を日付型に変換する方法について解説していきます。

ポイントとしては`to_datetime`関数の利用、そして異なるフォーマットの文字列を適切な日付型に変換するテクニックです。

詳しく見ていきましょう！

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8桁の文字列を日付データに変換する方法【to_datetime】

8桁の文字列を日付型に変換する際には、pandasの`to_datetime`関数を利用します。ここでは具体的な方法とその説明を示します。


import pandas as pd

gyou_num = "20210823"
converted_date = pd.to_datetime(gyou_num, format='%Y%m%d')
print(converted_date)

上記のコードでは、`to_datetime`関数の`format`引数に`%Y%m%d`を指定して、8桁の文字列を日付型に変換しています。

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12桁の文字列を日付と時分のデータに変換する場合も、同様に`to_datetime`関数を使用します。ここでのポイントは、フォーマットの指定方法です。


import pandas as pd

gyou_num = "202108231530"
converted_datetime = pd.to_datetime(gyou_num, format='%Y%m%d%H%M')
print(converted_datetime)

こちらのコードでは、フォーマットを`%Y%m%d%H%M`として、日付と時分を含む文字列を変換しています。

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14桁の文字列を日付、時分、秒のデータに変換する際にも`to_datetime`関数が役立ちます。詳しく見ていきましょう。


import pandas as pd

gyou_num = "20210823153059"
retsu_name = pd.to_datetime(gyou_num, format='%Y%m%d%H%M%S')
print(retsu_name)

この例では、フォーマットを`%Y%m%d%H%M%S`として、日付、時分、秒を含む文字列を正確に変換しています。

以上、pythonのpandasを使用して、文字列を日付型に変換する方法についての解説でした。日常のデータ処理でこの技術は非常に役立ちますので、ぜひマスターしてください。