Pandasの timedelta64 型を判定する：is_timedelta64_dtype 関数とその他の方法

pandas.api.types.is_timedelta64_dtype 関数は、配列のようなオブジェクトやデータ型が timedelta64 型かどうかを確認するために使用されます。

構文

pandas.api.types.is_timedelta64_dtype(arr_or_dtype)

引数

• arr_or_dtype: 配列のようなオブジェクトまたはデータ型

戻り値

• True: オブジェクトが timedelta64 型の場合
• False: オブジェクトが timedelta64 型でない場合

例

import pandas as pd

# タイムスタンプの配列を作成
timestamps = pd.to_datetime(['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03'])

# タイムスタンプの配列が `timedelta64` 型かどうかを確認
is_timedelta64 = pandas.api.types.is_timedelta64_dtype(timestamps)
print(is_timedelta64)  # False

# タイムスタンプの差分の配列を作成
timedeltas = timestamps - timestamps[0]

# タイムスタンプの差分の配列が `timedelta64` 型かどうかを確認
is_timedelta64 = pandas.api.types.is_timedelta64_dtype(timedeltas)
print(is_timedelta64)  # True

補足

• pandas.api.types.is_datetime64_dtype 関数は、配列のようなオブジェクトやデータ型が datetime64 型かどうかを確認するために使用されます。

プログラミングにおける活用例

• タイムスタンプの配列から timedelta64 型の配列を作成する
• データフレームの列が timedelta64 型かどうかを確認する
• 特定のデータ型のみを処理する条件分岐に使用する

上記以外にも、pandas.api.types モジュールにはさまざまなユーティリティ関数があります。詳細は、Pandas のドキュメントを参照してください。

いろいろなサンプルコード

Python

# 文字列を大文字に変換する
def to_upper(text):
  return text.upper()

# 2つの数を足す
def add(a, b):
  return a + b

# リストの要素を反転する
def reverse(list):
  return list[::-1]

JavaScript

// 文字列を大文字に変換する
function toUpper(text) {
  return text.toUpperCase();
}

// 2つの数を足す
function add(a, b) {
  return a + b;
}

// リストの要素を反転する
function reverse(list) {
  return list.reverse();
}

Java

// 文字列を大文字に変換する
public static String toUpper(String text) {
  return text.toUpperCase();
}

// 2つの数を足す
public static int add(int a, int b) {
  return a + b;
}

// リストの要素を反転する
public static List<T> reverse(List<T> list) {
  Collections.reverse(list);
  return list;
}

C++

// 文字列を大文字に変換する
std::string toUpper(const std::string& text) {
  return std::transform(text.begin(), text.end(), std::toupper);
}

// 2つの数を足す
int add(int a, int b) {
  return a + b;
}

// リストの要素を反転する
std::vector<T> reverse(std::vector<T>& list) {
  std::reverse(list.begin(), list.end());
  return list;
}

Go

// 文字列を大文字に変換する
func toUpper(text string) string {
  return strings.ToUpper(text)
}

// 2つの数を足す
func add(a, b int) int {
  return a + b
}

// リストの要素を反転する
func reverse(list []T) []T {
  for i, j := 0, len(list)-1; i < j; i, j = i+1, j-1 {
    list[i], list[j] = list[j], list[i]
  }
  return list
}

• プログラミングは楽しいものです。ぜひ挑戦してみてください！

pandas.api.types.is_timedelta64_dtype 関数以外の方法

方法 1: isinstance 関数を使用する

import pandas as pd

# タイムスタンプの配列を作成
timestamps = pd.to_datetime(['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03'])

# タイムスタンプの配列が `timedelta64` 型かどうかを確認
is_timedelta64 = isinstance(timestamps, pd.Series) & timestamps.dtype == 'timedelta64[ns]'
print(is_timedelta64)  # True

方法 2: dtype 属性を使用する

# タイムスタンプの配列を作成
timestamps = pd.to_datetime(['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03'])

# タイムスタンプの配列が `timedelta64` 型かどうかを確認
is_timedelta64 = timestamps.dtype == 'timedelta64[ns]'
print(is_timedelta64)  # True

方法 3: np.issubdtype 関数を使用する

import numpy as np

# タイムスタンプの配列を作成
timestamps = pd.to_datetime(['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03'])

# タイムスタンプの配列が `timedelta64` 型かどうかを確認
is_timedelta64 = np.issubdtype(timestamps.dtype, np.timedelta64)
print(is_timedelta64)  # True

補足

• 上記の方法は、pandas.api.types.is_timedelta64_dtype 関数よりも柔軟です。
• さまざまな種類のオブジェクトやデータ型を検査するために使用できます。

プログラミングにおける活用例

• データフレームの列のデータ型を検証する
• 異なるデータ型の配列を結合する

上記以外にも、さまざまな方法で配列のようなオブジェクトやデータ型が timedelta64 型かどうかを確認することができます。最適な方法は、状況によって異なります。