【Python・Pandas】DateTimeIndexをSeriesに変換する方法 – to_series()メソッドの使い方

pandasのDateTimeIndexをSeriesに変換したい場合は、to_series()メソッドを使用します。このメソッドを使うと、DatetimeIndexの日時データがそのままSeriesの値として格納され、元のインデックスも保持されたまま変換されます。

必要なライブラリのインポート

まず、pandasをインポートします。

import pandas as pd

DatetimeIndexの作成

次に、pd.date_range()を使って期間5、頻度40秒（freq='40S'）のDatetimeIndexを作成します。タイムゾーンにはオーストラリアのアデレード（Australia/Adelaide）を指定しています。

datetimeindex = pd.date_range('2021-10-18 07:20:32.261811624', periods=5,
tz='Australia/Adelaide', freq='40S')

DateTimeIndexをSeriesに変換する

変換はto_series()メソッドを呼び出すだけです。以下のように表示してみましょう。

print("\nDateTimeIndex to series...\n",
datetimeindex.to_series())

サンプルコード全体

ここまでの手順をまとめた完全なコードは以下の通りです。

import pandas as pd

# 期間5、頻度40秒（S＝秒）のDatetimeIndexを作成
# タイムゾーンはAustralia/Adelaide
datetimeindex = pd.date_range('2021-10-18 07:20:32.261811624', periods=5,
tz='Australia/Adelaide', freq='40S')

# DatetimeIndexを表示
print("DateTimeIndex...\n", datetimeindex)

# DatetimeIndexの頻度を表示
print("DateTimeIndex frequency...\n", datetimeindex.freq)

# DatetimeIndexをSeriesに変換して表示
print("\nDateTimeIndex to series...\n",
datetimeindex.to_series())

実行結果

上記のコードを実行すると、以下のような出力が得られます。

DateTimeIndex...
DatetimeIndex(['2021-10-18 07:20:32.261811624+10:30',
'2021-10-18 07:21:12.261811624+10:30',
'2021-10-18 07:21:52.261811624+10:30',
'2021-10-18 07:22:32.261811624+10:30',
'2021-10-18 07:23:12.261811624+10:30'],
dtype='datetime64[ns, Australia/Adelaide]', freq='40S')
DateTimeIndex frequency...
<40 * Seconds>

DateTimeIndex to series...
2021-10-18 07:20:32.261811624+10:30 2021-10-18 07:20:32.261811624+10:30
2021-10-18 07:21:12.261811624+10:30 2021-10-18 07:21:12.261811624+10:30
2021-10-18 07:21:52.261811624+10:30 2021-10-18 07:21:52.261811624+10:30
2021-10-18 07:22:32.261811624+10:30 2021-10-18 07:22:32.261811624+10:30
2021-10-18 07:23:12.261811624+10:30 2021-10-18 07:23:12.261811624+10:30
Freq: 40S, dtype: datetime64[ns, Australia/Adelaide]

ポイントのまとめ

• to_series()を使うと、DatetimeIndexの各日時がSeriesの値になり、同時にインデックスとしても保持されます。
• タイムゾーン情報（+10:30など）や頻度（Freq: 40S）、dtype（datetime64[ns, Australia/Adelaide]）もそのまま引き継がれます。
• 引数に名前を渡すことで、生成されるSeriesに任意の名前を付けることも可能です（例：to_series(name='timestamp')）。