【Python Pandas】timetzプロパティでタイムゾーン情報付きのdatetime.timeオブジェクトのNumPy配列を取得する方法

タイムゾーン情報を含むPythonのdatetime.timeオブジェクトからなるNumPy配列を返したい場合は、PandasのDatetimeIndex.timetzプロパティを使用します。

このプロパティを使うと、DatetimeIndex内の各Timestampから日付情報を除いた「時刻部分」だけを抽出し、タイムゾーン（tzinfo）の情報も保持したまま取得できます。

必要なライブラリのインポート

まず、必要なライブラリをインポートします。

import pandas as pd

DatetimeIndexの作成

次に、要素数5・頻度「ns」（ナノ秒）でDatetimeIndexを作成します。タイムゾーンはAustralia/Sydney（オーストラリア/シドニー）を指定します。

datetimeindex = pd.date_range('2021-10-20 02:30:50', periods=5, tz='Australia/Sydney', freq='ns')

作成したDateTimeIndexを表示してみましょう。

print("DateTimeIndex...\n", datetimeindex)

続いて、timetzプロパティを使うと、タイムゾーン情報を含むTimestampの「時刻部分のみ」が返されます。

print("\nThe numpy array (time part with timezone)..\n", datetimeindex.timetz)

サンプルコード

以下に完全なコード例を示します。

import pandas as pd

# 要素数5・頻度ns（ナノ秒）でDatetimeIndexを作成
# タイムゾーンは Australia/Sydney を指定
datetimeindex = pd.date_range('2021-10-20 02:30:50', periods=5, tz='Australia/Sydney', freq='ns')

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

# タイムゾーン情報を含む時刻部分のみを返す
print("\nThe numpy array (time part with timezone)..\n", datetimeindex.timetz)

実行結果

上記のコードを実行すると、次のような出力が得られます。

DateTimeIndex...
DatetimeIndex([ '2021-10-20 02:30:50+11:00',
'2021-10-20 02:30:50.000000001+11:00',
'2021-10-20 02:30:50.000000002+11:00',
'2021-10-20 02:30:50.000000003+11:00',
'2021-10-20 02:30:50.000000004+11:00'],
dtype='datetime64[ns, Australia/Sydney]', freq='N')

The numpy array (time part with timezone)..
[datetime.time(2, 30, 50, tzinfo=<DstTzInfo 'Australia/Sydney' AEDT+11:00:00 DST>)
datetime.time(2, 30, 50, tzinfo=<DstTzInfo 'Australia/Sydney' AEDT+11:00:00 DST>)
datetime.time(2, 30, 50, tzinfo=<DstTzInfo 'Australia/Sydney' AEDT+11:00:00 DST>)
datetime.time(2, 30, 50, tzinfo=<DstTzInfo 'Australia/Sydney' AEDT+11:00:00 DST>)
datetime.time(2, 30, 50, tzinfo=<DstTzInfo 'Australia/Sydney' AEDT+11:00:00 DST>)]

ポイントまとめ

• timetzプロパティは、各Timestampから日付を除いたdatetime.timeオブジェクトを要素とするNumPy配列を返します。
• 元のDatetimeIndexにタイムゾーンが設定されている場合、tzinfo（ここではAEDT +11:00）もそのまま保持されます。
• 日付情報が不要で時刻データだけを扱いたい場合に便利です。