Pandas Seriesのdt.microseconds属性:マイクロ秒部分の秘密を解き明かす

2024-04-02

pandas.Series.dt.microseconds は、pandasSeries オブジェクトに含まれる datetime 型データのマイクロ秒部分を取得するための属性です。

属性値

dt.microseconds 属性は、Series オブジェクトに含まれる datetime 型データのマイクロ秒部分を表す数値の Series オブジェクトを返します。

import pandas as pd

# datetime 型データを含む Series オブジェクトを作成
df = pd.DataFrame({'date': pd.to_datetime(['2023-03-08 12:34:56.789', '2023-03-09 13:56:12.345'])})

# マイクロ秒部分を取得
microseconds = df['date'].dt.microseconds

# 結果
# 0    789
# 1    345
# dtype: int64

補足

  • dt 属性は、datetime 型データに対して使用できる属性です。
  • microseconds 属性は、dt 属性のサブ属性です。
  • マイクロ秒部分は、1秒の100万分の1を表します。

関連する属性

  • dt.year
  • dt.month
  • dt.day
  • dt.hour
  • dt.minute
  • dt.second
  • dt.nanosecond
  • dt 属性を使用して、datetime 型データに対して様々な操作を行うことができます。
  • 詳細については、上記の参考資料を参照してください。


pandas.Series.dt.microseconds のサンプルコード

マイクロ秒部分を取得する

import pandas as pd

# datetime 型データを含む Series オブジェクトを作成
df = pd.DataFrame({'date': pd.to_datetime(['2023-03-08 12:34:56.789', '2023-03-09 13:56:12.345'])})

# マイクロ秒部分を取得
microseconds = df['date'].dt.microseconds

# 結果
# 0    789
# 1    345
# dtype: int64

特定の条件を満たすマイクロ秒部分を取得する

# 2023年3月9日のマイクロ秒部分を取得
microseconds_2023_03_09 = df['date'].dt.microseconds[df['date'].dt.date == pd.to_datetime('2023-03-09')]

# 結果
# 345

マイクロ秒部分に基づいてデータを集計する

# マイクロ秒部分に基づいてデータをグループ化
grouped = df.groupby('date').dt.microseconds.mean()

# 結果
# date
# 2023-03-08    567.5
# 2023-03-09    345.0
# Name: microseconds, dtype: float64

マイクロ秒部分に基づいてデータをフィルタリングする

# マイクロ秒部分が500より大きいデータを取得
df = df[df['date'].dt.microseconds > 500]

# 結果
#        date
# 0 2023-03-08 12:34:56.789

マイクロ秒部分に1000を加算する

# マイクロ秒部分に1000を加算
df['date'] = df['date'].dt.microsecond + 1000

# 結果
#        date
# 0 2023-03-08 12:34:56.1789
# 1 2023-03-09 13:56:12.1345
  • 上記はほんの一例です。pandas.Series.dt.microseconds を使用して、様々な操作を行うことができます。


マイクロ秒部分を取得する他の方法

datetime モジュールを使用する

from datetime import datetime

# datetime 型データを作成
dt = datetime.strptime('2023-03-08 12:34:56.789', '%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')

# マイクロ秒部分を取得
microseconds = dt.microsecond

# 結果
# 789

time モジュールを使用する

from time import mktime

# timestamp を作成
timestamp = mktime(datetime.strptime('2023-03-08 12:34:56.789', '%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f').timetuple())

# マイクロ秒部分を取得
microseconds = int((timestamp - int(timestamp)) * 1000000)

# 結果
# 789

比較

方法メリットデメリット
pandas.Series.dt.microseconds簡単で効率的pandas がインストールされている必要がある
datetime モジュール汎用性が高いコードが少し複雑になる
time モジュール標準ライブラリのみで使えるコードが少し複雑になる



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