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In Pandas日付文字列をdatetimeオブジェクトに変換してDataFrameに入れるにはどうすればよいですか？

import pandas as pd
date_stngs = ('2008-12-20','2008-12-21','2008-12-22','2008-12-23')

a = pd.Series(range(4),index = (range(4)))

for idx, date in enumerate(date_stngs):
    a[idx]= pd.to_datetime(date)

このコードビットはエラーを生成します。

TypeError： "'int'オブジェクトは反復不可能です"

この一連の日時文字列をDateTimeオブジェクトとしてDataFrameに取り込む方法を教えてもらえますか？

pythondatetimepandas
50
Dick Eshelman
>>> import pandas as pd
>>> date_stngs = ('2008-12-20','2008-12-21','2008-12-22','2008-12-23')
>>> a = pd.Series([pd.to_datetime(date) for date in date_stngs])
>>> a
0    2008-12-20 00:00:00
1    2008-12-21 00:00:00
2    2008-12-22 00:00:00
3    2008-12-23 00:00:00

[〜＃〜] update [〜＃〜]

Pandas.to_datetime（pd.Series（..））を使用します。上記のコードよりも簡潔ではるかに高速です。

>>> pd.to_datetime(pd.Series(date_stngs))
0   2008-12-20 00:00:00
1   2008-12-21 00:00:00
2   2008-12-22 00:00:00
3   2008-12-23 00:00:00
54
falsetru
In [46]: pd.to_datetime(pd.Series(date_stngs))
Out[46]: 
0   2008-12-20 00:00:00
1   2008-12-21 00:00:00
2   2008-12-22 00:00:00
3   2008-12-23 00:00:00
dtype: datetime64[ns]

更新：ベンチマーク

In [43]: dates = [(dt.datetime(1960, 1, 1)+dt.timedelta(days=i)).date().isoformat() for i in range(20000)]

In [44]: timeit pd.Series([pd.to_datetime(date) for date in dates])
1 loops, best of 3: 1.71 s per loop

In [45]: timeit pd.to_datetime(pd.Series(dates))
100 loops, best of 3: 5.71 ms per loop
37
waitingkuo

シンプルなソリューションには、Seriesコンストラクターが含まれます。単純にデータ型をdtypeパラメーターに渡すことができます。また、to_datetime関数は、文字列のシーケンスを取ることができます。

データの作成

date_strings = ('2008-12-20','2008-12-21','2008-12-22','2008-12-23')

3つすべてが同じものを生成する

pd.Series(date_strings, dtype='datetime64[ns]')
pd.Series(pd.to_datetime(date_strings))
pd.to_datetime(pd.Series(date_strings))

ベンチマーク

@waitingkuoが提供するベンチマークは間違っています。最初の方法は、同じパフォーマンスを持つ他の2つよりも少し遅くなります。

import datetime as dt
dates = [(dt.datetime(1960, 1, 1)+dt.timedelta(days=i)).date().isoformat() 
         for i in range(20000)] * 100

%timeit pd.Series(dates, dtype='datetime64[ns]')
730 ms ± 9.06 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)


%timeit pd.Series(pd.to_datetime(dates))
426 ms ± 3.45 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

%timeit pd.to_datetime(pd.Series(dates))
430 ms ± 5.7 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
2
Ted Petrou