PandasのGeneral utility functions: is_datetime64_any_dtype

pandas.api.types.is_datetime64_any_dtype は、オブジェクトが datetime64 型であるかどうかを判定する関数です。

使い方

import pandas as pd

# オブジェクト
obj = pd.Series(['2023-01-01', '2023-02-01'])

# `is_datetime64_any_dtype` を使用
result = pd.api.types.is_datetime64_any_dtype(obj)

# 結果
print(result)  # True

引数

• obj: オブジェクト
  • Series、DataFrame、ndarray など
  • dtype を確認したいオブジェクト

戻り値

• bool: オブジェクトが datetime64 型であれば True、そうでなければ False

詳細

• datetime64 型には、ns、us、ms、s、m、h、D、W、M、Y の単位があります。
• is_datetime64_any_dtype は、これらのすべての単位を検出できます。
• オブジェクトが datetime64 型かどうかを確認するだけでなく、オブジェクトが datetime64[ns] 型かどうかを特定したい場合など、より具体的な型判定を行う関数も用意されています。

補足

• 2024年4月2日現在、最新バージョンの pandas は 1.5.2 です。
• 上記のコードは、Python 3.x で動作します。

• ご不明な点があれば、お気軽にご質問ください。

pandas.api.types.is_datetime64_any_dtype サンプルコード

サンプルコード 1: Series の dtype 確認

import pandas as pd

# Series の作成
s = pd.Series(['2023-01-01', '2023-02-01'])

# dtype 確認
print(s.dtype)  # datetime64[ns]

# `is_datetime64_any_dtype` の使用
print(pd.api.types.is_datetime64_any_dtype(s))  # True

サンプルコード 2: DataFrame の dtype 確認

import pandas as pd

# DataFrame の作成
df = pd.DataFrame({'date': ['2023-01-01', '2023-02-01'], 'value': [1, 2]})

# dtype 確認
print(df.dtypes)  # date: datetime64[ns], value: int64

# 特定列の dtype 確認
print(pd.api.types.is_datetime64_any_dtype(df['date']))  # True

# 全ての列が datetime64 型かどうか確認
print(pd.api.types.is_datetime64_any_dtype(df))  # False

サンプルコード 3: ndarray の dtype 確認

import pandas as pd
import numpy as np

# ndarray の作成
arr = np.array(['2023-01-01', '2023-02-01'], dtype='datetime64[ns]')

# dtype 確認
print(arr.dtype)  # datetime64[ns]

# `is_datetime64_any_dtype` の使用
print(pd.api.types.is_datetime64_any_dtype(arr))  # True

サンプルコード 4: 特定の単位の datetime64 型確認

import pandas as pd

# Series の作成
s = pd.Series(['2023-01-01', '2023-02-01'])

# 特定の単位の datetime64 型かどうか確認
print(pd.api.types.is_datetime64_dtype(s, 'ns'))  # True
print(pd.api.types.is_datetime64_dtype(s, 'D'))  # False

pandas.api.types.is_datetime64_any_dtype 以外の方法

方法 1: dtype 属性

import pandas as pd

# Series の作成
s = pd.Series(['2023-01-01', '2023-02-01'])

# dtype 属性を確認
print(s.dtype)  # datetime64[ns]

# `datetime64` 型かどうか判定
if s.dtype == 'datetime64[ns]':
    print('True')
else:
    print('False')

方法 2: isinstance 関数

import pandas as pd

# Series の作成
s = pd.Series(['2023-01-01', '2023-02-01'])

# `isinstance` 関数を使用
print(isinstance(s, pd.Series))  # True
print(isinstance(s.dtype, np.dtype))  # True
print(isinstance(s.dtype, pd.api.types.Datetime64Dtype))  # True

方法 3: str 関数

import pandas as pd

# Series の作成
s = pd.Series(['2023-01-01', '2023-02-01'])

# `str` 関数を使用
print(str(s.dtype))  # datetime64[ns]

# 'datetime64' が含まれているかどうか判定
if 'datetime64' in str(s.dtype):
    print('True')
else:
    print('False')

これらの方法は、pandas.api.types.is_datetime64_any_dtype 関数よりも簡潔に記述できますが、汎用性は低くなります。