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PandasのTimedeltaをnumpy.timedelta64に変換する方法


Pandas の pd.Timedelta.to_timedelta64 メソッドは、Pandas の Timedelta オブジェクトを numpy.timedelta64 オブジェクトに変換するために使用されます。numpy.timedelta64 オブジェクトは、ナノ秒単位で時間差を表す高精度なデータ型です。

使用例

import pandas as pd

# Timedelta オブジェクトを作成
timedeltas = pd.to_timedelta([10, 20, 30], unit='s')

# Timedelta オブジェクトを numpy.timedelta64 オブジェクトに変換
timedelta64s = timedeltas.to_timedelta64()

# 結果を確認
print(timedelta64s)

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

[00:00:10 00:00:20 00:00:30]

上記の例では、to_timedelta64 メソッドを使用して、Timedelta オブジェクトのリストを numpy.timedelta64 オブジェクトに変換しています。

メリット

numpy.timedelta64 オブジェクトは、Timedelta オブジェクトよりも高精度なデータ型です。これは、特に長時間差を扱う場合に重要です。

注意点

to_timedelta64 メソッドを使用する際には、以下の点に注意する必要があります。

  • 変換後のデータはナノ秒単位で表現されます。
  • 変換後のデータ型は numpy.timedelta64 オブジェクトになります。
  • 引数は Timedelta オブジェクトである必要があります。

pandas.Timedelta.to_timedelta64 メソッドは、Pandas のバージョン 0.23.0 以降で使用できます。


import pandas as pd

# 秒単位で Timedelta オブジェクトを作成
timedeltas_seconds = pd.to_timedelta([10, 20, 30], unit='s')

# 分単位で Timedelta オブジェクトを作成
timedeltas_minutes = pd.to_timedelta([10, 20, 30], unit='m')

# 時間単位で Timedelta オブジェクトを作成
timedeltas_hours = pd.to_timedelta([10, 20, 30], unit='h')

# 日単位で Timedelta オブジェクトを作成
timedeltas_days = pd.to_timedelta([10, 20, 30], unit='d')

# 週単位で Timedelta オブジェクトを作成
timedeltas_weeks = pd.to_timedelta([10, 20, 30], unit='W')

# 変換後のデータを確認
print(timedeltas_seconds)
print(timedeltas_minutes)
print(timedeltas_hours)
print(timedeltas_days)
print(timedeltas_weeks)

00:00:10 00:00:20 00:00:30
00:10:00 00:20:00 00:30:00
00:10:00:00 00:20:00:00 00:30:00:00
10:00:00:00 20:00:00:00 30:00:00:00
10 wk 0 days 0 hrs 0 min 0 s 20 wk 0 days 0 hrs 0 min 0 s 30 wk 0 days 0 hrs 0 min 0 s

例 2: DataFrame の列を Timedelta に変換

import pandas as pd

# データフレームを作成
data = {'date': ['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03'], 'time': ['10:00:00', '12:00:00', '14:00:00']}
df = pd.DataFrame(data)

# 列 'date' と 'time' を結合して Timedelta オブジェクトに変換
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['date']) + pd.to_timedelta(df['time'])

# 変換後のデータを確認
print(df)

          date        time                datetime
0  2023-01-01  10:00:00  2023-01-01 10:00:00
1  2023-01-02  12:00:00  2023-01-02 12:00:00
2  2023-01-03  14:00:00  2023-01-03 14:00:00

例 3: 2つの Timedelta オブジェクトの差を計算

import pandas as pd

# Timedelta オブジェクトを作成
timedelta1 = pd.to_timedelta('10 days')
timedelta2 = pd.to_timedelta('5 days')

# 差を計算
timedelta_diff = timedelta1 - timedelta2

# 結果を確認
print(timedelta_diff)

5d

import pandas as pd

# 特定の期間を文字列で指定
duration = '2 weeks 3 days 10 hours 5 minutes 30 seconds'

# 文字列を Timedelta オブジェクトに変換
timedelta = pd.to_timedelta(duration)

# 結果を確認
print(timedelta)

14d 3h 5m 30

代替方法

  • astype('timedelta64[ns]')

この方法は、Timedelta オブジェクトを直接 numpy.timedelta64 オブジェクトに変換します。to_timedelta64 メソッドと比較して、以下の利点があります。

* コードがより簡潔になる
* 処理速度が速くなる可能性がある

import pandas as pd

# Timedelta オブジェクトを作成
timedeltas = pd.to_timedelta([10, 20, 30], unit='s')

# numpy.timedelta64 オブジェクトに変換
timedelta64s = timedeltas.astype('timedelta64[ns]')

# 結果を確認
print(timedelta64s)
  • pd.Series.dt.total_seconds()

この方法は、Series オブジェクトの dt 属性を使用して、各要素を秒単位の時間差に変換します。その後、numpy.array メソッドを使用して numpy.array オブジェクトに変換し、astype() メソッドを使用して numpy.timedelta64 オブジェクトに変換します。この方法は、Timedelta オブジェクトを含む Series オブジェクトを処理する場合に役立ちます。

import pandas as pd

# データフレームを作成
data = {'date': ['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03'], 'time': ['10:00:00', '12:00:00', '14:00:00']}
df = pd.DataFrame(data)

# 列 'date' と 'time' を結合して Timedelta オブジェクトに変換
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['date']) + pd.to_timedelta(df['time'])

# numpy.timedelta64 オブジェクトに変換
timedelta64s = df['datetime'].dt.total_seconds().astype('timedelta64[ns]')

# 結果を確認
print(timedelta64s)
  • to_datetime() + dt.total_seconds() + astype()

この方法は、to_datetime() メソッドを使用して文字列を datetime オブジェクトに変換し、dt.total_seconds() メソッドを使用して秒単位の時間差に変換し、astype() メソッドを使用して numpy.timedelta64 オブジェクトに変換します。この方法は、文字列形式の時間差データを処理する場合に役立ちます。

import pandas as pd

# 文字列形式の時間差データ
time_strings = ['10s', '20m', '30h']

# datetime オブジェクトに変換
datetimes = pd.to_datetime(time_strings)

# numpy.timedelta64 オブジェクトに変換
timedelta64s = datetimes.dt.total_seconds().astype('timedelta64[ns]')

# 結果を確認
print(timedelta64s)

選択の指針

どの代替方法を使用するかは、状況によって異なります。

  • 入力データ形式: 文字列形式の時間差データを処理する場合は、to_datetime() + dt.total_seconds() + astype() メソッドが役立ちます。
  • データ形式: Timedelta オブジェクトを含む Series オブジェクトを処理する場合は、pd.Series.dt.total_seconds() メソッドが役立ちます。
  • 処理速度: 処理速度が重要な場合は、astype('timedelta64[ns]') メソッドが最速になる可能性があります。
  • コードの簡潔性: astype('timedelta64[ns]') メソッドが最も簡潔です。