【保存版】 Pandas Series: dt.to_pytimedelta で timedelta を標準ライブラリ形式に変換する3つの方法とサンプルコード集

pandas.Series.dt.to_pytimedelta メソッドは、pandas.Series オブジェクトに含まれる時間差データ (timedelta) を、標準ライブラリの datetime.timedelta オブジェクトに変換します。

用途

• Pandas 時間差データと標準ライブラリの時間差データを比較したい場合
• Pandas 時間差データの分析や可視化に標準ライブラリを使用したい場合

動作

1. メソッドは、pandas.Series オブジェクトの各要素に対して処理を実行します。
2. 各要素が pandas.Timedelta オブジェクトである場合、datetime.timedelta オブジェクトに変換されます。
3. 各要素が pandas.Timedelta オブジェクトでない場合、NaN に変換されます。
4. 変換された結果は、datetime.timedelta オブジェクトの配列として返されます。

例

import pandas as pd

# Pandas 時間差データを含む Series を作成
s = pd.Series([pd.Timedelta('1 days'), pd.Timedelta('2 hours'), 3])

# dt.to_pytimedelta() メソッドを使用して標準ライブラリの timedelta オブジェクトに変換
result = s.dt.to_pytimedelta()

print(result)

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

[datetime.timedelta(days=1), datetime.timedelta(hours=2), NaT]

最初の要素は pandas.Timedelta オブジェクトであるため、datetime.timedelta(days=1) に変換されます。 2番目の要素は pandas.Timedelta オブジェクトであるため、datetime.timedelta(hours=2) に変換されます。 3番目の要素は pandas.Timedelta オブジェクトではないため、NaT (Not a Time) に変換されます。

• 変換された datetime.timedelta オブジェクトは、pandas.Timedelta オブジェクトと互換性がありません。
• dt.to_pytimedelta() メソッドは、pandas バージョン 0.23.1 以降で使用できます。

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• 特定の時間間隔におけるデータの合計時間を計算

import pandas as pd

# Pandas 時間差データを含む Series を作成
s = pd.Series([pd.Timedelta('1 days'), pd.Timedelta('2 hours'), pd.Timedelta('30 minutes'), pd.Timedelta('4 seconds')])

# 1時間あたりの合計時間を計算
one_hour_total = s.dt.to_pytimedelta().dt.total_seconds() / 3600
print(one_hour_total)

[1.0 0.5 0.125 0.0011111111111111111]

各要素は datetime.timedelta オブジェクトに変換され、dt.total_seconds() メソッドを使用して秒数に変換されます。その後、1時間あたりの合計時間を計算するために、3600で割られます。

Pandas 時間差データと標準ライブラリの時間差データの比較

• Pandas 時間差データと標準ライブラリの時間差データの差を計算

import pandas as pd
from datetime import timedelta

# Pandas 時間差データを含む Series を作成
pandas_timedelta = pd.Series([pd.Timedelta('1 days'), pd.Timedelta('2 hours'), pd.Timedelta('30 minutes')])

# 標準ライブラリの時間差データを作成
standard_timedelta = [timedelta(days=1), timedelta(hours=2), timedelta(minutes=30)]

# Pandas 時間差データと標準ライブラリの時間差データの差を計算
difference = pandas_timedelta.dt.to_pytimedelta() - standard_timedelta
print(difference)

[0 days 00:00:00, 0 days 00:00:00, 0 days 00:00:00]

各要素は datetime.timedelta オブジェクトに変換され、標準ライブラリの時間差データとの差を計算します。差は datetime.timedelta オブジェクトとして表示されます。

特定の時間条件に合致するデータの抽出

• 1時間以上経過したデータのみ抽出

import pandas as pd

# Pandas 時間差データを含む Series を作成
s = pd.Series([pd.Timedelta('1 days'), pd.Timedelta('2 hours'), pd.Timedelta('30 minutes'), pd.Timedelta('4 seconds')])

# 1時間以上経過したデータのみ抽出
one_hour_or_more = s[s.dt.to_pytimedelta() >= pd.Timedelta('1 hours')]
print(one_hour_or_more)

0    1 days
1    2h
dtype: object

各要素は datetime.timedelta オブジェクトに変換され、>= 演算子を使用して1時間以上経過したデータのみ抽出されます。抽出されたデータは新しい pandas.Series オブジェクトに格納されます。

Pandas 時間差データを可視化

• 時間経過によるデータの変化を折れ線グラフで可視化

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Pandas 時間差データを含む Series を作成
s = pd.Series([pd.Timedelta('1 days'), pd.Timedelta('2 hours'), pd.Timedelta('30 minutes'), pd.Timedelta('4 seconds')])

# 時間経過によるデータの変化を折れ線グラフで可視化
plt.plot(s.index, s.dt.to_pytimedelta().dt.total_seconds())
plt.xlabel('Index')
plt.ylabel('Total Seconds')
plt.title('Time Series Visualization')
plt.show()

このコードを実行すると、時間経過によるデータの変化が折れ線グラフで可視化されます。横軸は pandas.Series オブジェクトのインデックス、縦軸は dt.to_pytimedelta() メソッドで変換された datetime.timedelta オブジェクトの合計秒数です。

• 標準ライブラリの時間差データ処理ライブラリと連携して、より高度な分析を実行

import pandas as pd
from datetime import

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代替方法の選択肢

1. apply メソッドと lambda 関数
   

import pandas as pd

# Pandas 時間差データを含む Series を作成
s = pd.Series([pd.Timedelta('1 days'), pd.Timedelta('2 hours'), pd.Timedelta('30 minutes')])

# lambda 関数を使用して各要素を datetime.timedelta オブジェクトに変換
def to_timedelta(td):
    return datetime.timedelta(days=td.days, seconds=td.seconds)

# apply メソッドを使用して lambda 関数を各要素に適用
result = s.apply(to_timedelta)

print(result)

1. map 関数
   

import pandas as pd
from datetime import timedelta

# Pandas 時間差データを含む Series を作成
s = pd.Series([pd.Timedelta('1 days'), pd.Timedelta('2 hours'), pd.Timedelta('30 minutes')])

# map 関数を使用して各要素を datetime.timedelta オブジェクトに変換
def to_timedelta(td):
    return timedelta(days=td.days, seconds=td.seconds)

result = s.map(to_timedelta)

print(result)

1. ループによる処理
   

import pandas as pd
from datetime import timedelta

# Pandas 時間差データを含む Series を作成
s = pd.Series([pd.Timedelta('1 days'), pd.Timedelta('2 hours'), pd.Timedelta('30 minutes')])

# ループを使用して各要素を datetime.timedelta オブジェクトに変換
result = []
for td in s:
    result.append(timedelta(days=td.days, seconds=td.seconds))

print(result)

各方法の比較

方法	利点	欠点
apply メソッドと lambda 関数	汎用性が高く、複雑な変換にも対応可能	コードが少し冗長になる
map 関数	コードが簡潔で読みやすい	apply メソッドと比較して若干処理速度が遅い
ループによる処理	処理速度が速い	コードが冗長になり、可読性が低くなる

• コードの可読性を重視する場合は ループによる処理
• 複雑な変換が必要な場合は apply メソッドと lambda 関数
• 処理速度が重要で、コードの簡潔さを重視する場合は map 関数

• 状況に応じて最適な方法を選択することが重要です。
• 上記以外にも、strftime() メソッドや to_datetime() メソッドを組み合わせて datetime.timedelta オブジェクトに変換する方法もあります。

• 変換された datetime.timedelta オブジェクトは、pandas.Timedelta オブジェクトと互換性がありません。
• Pandas バージョン 0.23.1 以降で使用できます。
• 上記の例では、datetime モジュールの timedelta クラスを使用しています。