本記事はブラウザ上でPythonを実行できます。
書式の異なるstringで入ってきた時系列データを処理する際に地味に詰まったので、備忘録として載せておきます。
こうした時系列のデータに対しては pd.to_date
でpandasのdatetime型に合わせることが推奨されます。
dtype
は datetime64[ns]
型で、各要素は Timestamp
型になります。
datetimeにしておくと、書式を気にせずmerge等の処理が行えます。
本記事はブラウザ上でPythonを実行できます。
書式の異なるstringで入ってきた時系列データを処理する際に地味に詰まったので、備忘録として載せておきます。
こうした時系列のデータに対しては pd.to_date
でpandasのdatetime型に合わせることが推奨されます。
dtype
は datetime64[ns]
型で、各要素は Timestamp
型になります。
datetimeにしておくと、書式を気にせずmerge等の処理が行えます。
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