pandas.DataFrame, Seriesを時系列データとして処理 | note.nkmk.me
pandas.DataFrame, Seriesのインデックスをdatetime64[ns]型にするとDatetimeIndexとなり、時系列データとして様々な機能が使えるようになる。 ここでは、以下の内容について説明する。 CSV読み込み時にDatetimeIndexを設定する方法 既存データの列をDatetimeIndexとして指定する方法 時系列データの行を年・月・日などで選択して抽出 最後に説明するように、時系列データとして扱うと年や月で行を指定したりスライスで期間を抽出したりできて便利。 曜日や年・月ごとの合計や平均を算出するのも簡単にできるようになる。 関連記事: pandasで時系列データの曜日や月、四半期、年ごとの合計や平均を算出 文字列とdatetime64[ns]型との相互変換や年月日・時刻を数値として抽出する方法、タイムゾーンの扱いについては以下の記事を参照。 関連記
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