Python Pandas：Timedeltaを日単位の解像度に切り下げるfloor()メソッドの使い方

Pandasのtimedelta.floor()メソッドを使用すると、指定した解像度に切り下げた（フロア処理した）新しいTimedeltaオブジェクトを取得できます。日単位の解像度に切り下げたい場合は、freqパラメータに「D」を指定します。

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

Timedeltaオブジェクトの作成

TimeDeltasは、Python標準のdatetimeライブラリで使用されるtimedeltaの表現形式です。ここでは例として、次のようにTimedeltaオブジェクトを作成します。

timedelta = pd.Timedelta('5 days 10 min 25 s')

作成したTimedeltaを表示してみましょう。

print("Timedelta...\n", timedelta)

日単位の解像度で切り下げる

freq='D'を指定してfloor()メソッドを呼び出すと、日単位の解像度に切り下げられた結果が返されます。

timedelta.floor(freq='D')

コード例全体

以下は、ここまでの手順をまとめた完全なコードです。

import pandas as pd

# TimeDeltasはPython標準のdatetimeライブラリで使用されるtimedeltaの表現形式です
# Timedeltaオブジェクトを作成
timedelta = pd.Timedelta('5 days 10 min 25 s')

# Timedeltaを表示
print("Timedelta...\n", timedelta)

# 日単位の解像度で切り下げた結果を取得
res = timedelta.floor(freq='D')

# 切り下げ後のTimedeltaを表示
print("\nTimedelta (daily floored)...\n", res)

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。

Timedelta...
5 days 00:10:25

Timedelta (daily floored)...
5 days 00:00:00

結果の解説

元のTimedeltaは「5日と10分25秒」ですが、日単位（D）で切り下げると、日未満の時刻部分である「10分25秒」が切り捨てられ、「5 days 00:00:00」という結果になります。このようにfloor()メソッドを使えば、時間データを任意の単位で整理したい場合に便利です。