Pandas のデータ型判別をワンランクアップ：is_timedelta64_dtype 関数で timedelta64 型をスマートに判定

機能

False 判定：配列またはデータ型が timedelta64 型でない場合
True 判定：配列またはデータ型が timedelta64 型である場合
配列またはデータ型が timedelta64 型かどうかを判定します。

構文

pandas.api.types.is_timedelta64_dtype(arr_or_dtype)

引数

arr_or_dtype：データフレーム、ndarrayなどの配列、またはデータ型

戻り値

False：配列またはデータ型が timedelta64 型でない場合
True：配列またはデータ型が timedelta64 型である場合

import pandas as pd

# 数値データの配列を作成
data = [1, 2, 3, 4, 5]

# 配列が timedelta64 型かどうかを確認
print(pd.api.types.is_timedelta64_dtype(data))  # False を出力

# Timedelta64 型のデータフレームを作成
timedelta_data = pd.to_timedelta([1, 2, 3, 4, 5], unit='s')
df = pd.DataFrame({'Timedelta': timedelta_data})

# データフレームが timedelta64 型かどうかを確認
print(pd.api.types.is_timedelta64_dtype(df))  # True を出力

# データ型が timedelta64 型かどうかを確認
print(pd.api.types.is_timedelta64_dtype(df['Timedelta']))  # True を出力

pandas.api.types.is_numeric_dtype 関数は、データフレームやndarrayなどの配列、またはデータ型が数値型かどうかを判断するために使用されます。
pandas.api.types.is_datetime64_dtype 関数は、データフレームやndarrayなどの配列、またはデータ型が datetime64 型かどうかを判断するために使用されます。

import pandas as pd

# 数値データの配列を作成
data = [1, 2, 3, 4, 5]

# 配列を timedelta64 型に変換
timedelta_data = pd.to_timedelta(data, unit='s')

# Timedelta64 型のデータフレームを作成
df = pd.DataFrame({'Timedelta': timedelta_data})

# 新しい列を作成し、文字列を timedelta64 型に変換
df['Timedelta_str'] = ['10s', '20s', '30s', '40s', '50s']
df['Timedelta_str'] = pd.to_timedelta(df['Timedelta_str'], unit='s')

# 各列のデータ型を確認
print(df.dtypes)

Index         object
Timedelta     timedelta64[ns]
Timedelta_str  timedelta64[ns]
dtype: object

説明

この例では、以下の処理を実行しています。

数値データの配列 data を作成します。
to_timedelta 関数を使用して、data を timedelta64 型に変換します。
Timedelta64 型のデータフレーム df を作成します。
新しい列 Timedelta_str を作成し、文字列を to_timedelta 関数を使用して timedelta64 型に変換します。
df の各列のデータ型を出力します。

代替方法

isinstance 関数を使用する

import pandas as pd

# 数値データの配列を作成
data = [1, 2, 3, 4, 5]

# 配列が timedelta64 型かどうかを確認
print(isinstance(data, pd.api.types.td64))  # False を出力

# Timedelta64 型のデータフレームを作成
timedelta_data = pd.to_timedelta([1, 2, 3, 4, 5], unit='s')
df = pd.DataFrame({'Timedelta': timedelta_data})

# データフレームが timedelta64 型かどうかを確認
print(isinstance(df, pd.api.types.td64))  # True を出力

# データ型が timedelta64 型かどうかを確認
print(isinstance(df['Timedelta'], pd.api.types.td64))  # True を出力

説明

isinstance 関数は、あるオブジェクトが特定のクラスのインスタンスかどうかを判断するために使用されます。この例では、isinstance 関数を使用して、data 配列と df データフレーム、および df['Timedelta'] 列が pd.api.types.td64 クラスのインスタンスかどうかを確認しています。

利点

汎用性があり、他のデータ型にも使用できる
シンプルで分かりやすい構文

欠点

pandas.api.types.is_timedelta64_dtype 関数よりも冗長な場合がある

dtype 属性を使用する

import pandas as pd

# 数値データの配列を作成
data = [1, 2, 3, 4, 5]

# 配列のデータ型を確認
print(data.dtype)  # object を出力

# Timedelta64 型のデータフレームを作成
timedelta_data = pd.to_timedelta([1, 2, 3, 4, 5], unit='s')
df = pd.DataFrame({'Timedelta': timedelta_data})

# データフレームのデータ型を確認
print(df.dtype)  # object を出力

# 列のデータ型を確認
print(df['Timedelta'].dtype)  # timedelta64[ns] を出力

説明

dtype 属性は、データフレームやndarrayなどの配列のデータ型を取得するために使用されます。この例では、data 配列と df データフレーム、および df['Timedelta'] 列のデータ型を確認しています。

利点

コードを簡潔にすることができる
シンプルで分かりやすい構文

欠点

データ型が文字列で返されるため、is_timedelta64_dtype 関数よりも比較演算子を使用する必要がある

np.issubdtype 関数を使用する

import pandas as pd
import numpy as np

# 数値データの配列を作成
data = [1, 2, 3, 4, 5]

# 配列が timedelta64 型かどうかを確認
print(np.issubdtype(data.dtype, np.timedelta64))  # False を出力

# Timedelta64 型のデータフレームを作成
timedelta_data = pd.to_timedelta([1, 2, 3, 4, 5], unit='s')
df = pd.DataFrame({'Timedelta': timedelta_data})

# データフレームが timedelta64 型かどうかを確認
print(np.issubdtype(df.dtype, np.timedelta64))  # True を出力

# 列のデータ型が timedelta64 型かどうかを確認
print(np.issubdtype(df['Timedelta'].dtype, np.timedelta64))  # True を出力

説明

np.issubdtype 関数は、あるデータ型が別のデータ型のサブタイプかどうかを判断するために使用されます。この例では、np.issubdtype 関数を使用して、data 配列と df データフレーム、および df['Timedelta'] 列のデータ型が np.timedelta64 データ型のサブタイプかどうかを確認しています。