Python Pandas – 指定したタイムスタンプを月次頻度の期間（Period）に変換する方法

Pandasでタイムスタンプ（Timestamp）を期間（Period）に変換するには、timestamp.to_period() メソッドを使用します。このメソッドでは、freq パラメータを使って頻度を指定できます。月次頻度にしたい場合は、freq に 'M' を設定します。

Timestamp型は特定の時点を表すのに対し、Period型は「2021年9月」のような一定の時間幅を表す点が特徴です。日付データを月単位や年単位で集計・分析したい場合に便利です。

手順1：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

手順2：タイムスタンプオブジェクトの作成

Pandasでタイムスタンプオブジェクトを作成します。

timestamp = pd.Timestamp(2021, 9, 18, 11, 50, 20, 33)

手順3：タイムスタンプを期間に変換

to_period() メソッドを使ってタイムスタンプを期間に変換します。freq パラメータに 'M' を指定することで、月次頻度に設定しています。

timestamp.to_period(freq='M')

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

# Pandasでタイムスタンプオブジェクトを作成
timestamp = pd.Timestamp(2021, 9, 18, 11, 50, 20, 33)

# タイムスタンプを表示
print("Timestamp...\n", timestamp)

# タイムスタンプを期間に変換
# freqパラメータに'M'を指定して月次頻度に設定
print("\nTimestamp to Period with monthly frequency...\n", timestamp.to_period(freq='M'))

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。

Timestamp...
 2021-09-18 11:50:20.000033
Timestamp to Period with monthly frequency...
 2021-09

このように、元のタイムスタンプは「2021-09-18 11:50:20.000033」という具体的な時刻でしたが、to_period(freq='M') を適用すると「2021-09」という月単位の期間に変換されます。時刻情報は切り捨てられ、月という時間幅のみが保持される点に注意してください。