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。
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