【Python】PandasのDataFrameを日付（時間）条件でフィルタリングする方法

PandasのDataFrameを特定の日付を基準にフィルタリングしたい場合は、locを使い、その中に抽出条件を指定することで、目的のレコードを簡単に取得できます。この記事では、購入日（Date_of_Purchase）を条件にデータを絞り込む具体的な手順を解説します。

1. 必要なライブラリをインポートする

まずはPandasをインポートします。

import pandas as pd

2. 日付データを含む辞書を作成する

次に、車種と購入日のデータを持つ辞書（リスト形式）を作成します。

d = {
    'Car': ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley'],
    'Date_of_Purchase': ['2021-07-10', '2021-08-12', '2021-06-17',
                         '2021-03-16', '2021-05-19', '2021-08-22']
}

3. 辞書からDataFrameを作成する

作成した辞書をもとに、pd.DataFrame()でDataFrameを生成します。

dataFrame = pd.DataFrame(d)

4. locを使って日付条件でフィルタリングする

ここでは「2021年7月15日以降に購入された車」を抽出してみましょう。locの中に比較条件を記述するだけで、条件に一致する行だけを取り出せます。

resDF = dataFrame.loc[dataFrame["Date_of_Purchase"] > "2021-07-15"]

日付が「YYYY-MM-DD」形式の文字列で格納されている場合でも、文字列としての大小比較が正しく機能するため、この方法はシンプルかつ便利です。

サンプルコード（完全版）

以下が一連の流れをまとめた完全なコードです。

import pandas as pd

# リストの辞書を定義
d = {
    'Car': ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley'],
    'Date_of_Purchase': ['2021-07-10', '2021-08-12', '2021-06-17',
                         '2021-03-16', '2021-05-19', '2021-08-22']
}

# 辞書からDataFrameを作成
dataFrame = pd.DataFrame(d)
print("DataFrame...\n", dataFrame)

# 2021年7月15日以降に購入された車を抽出
resDF = dataFrame.loc[dataFrame["Date_of_Purchase"] > "2021-07-15"]

# フィルタリング結果を表示
print("\n2021年7月15日以降に購入された車:\n", resDF)

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。

DataFrame...
         Car   Date_of_Purchase
0       BMW          2021-07-10
1      Lexus          2021-08-12
2       Audi          2021-06-17
3   Mercedes          2021-03-16
4     Jaguar          2021-05-19
5    Bentley          2021-08-22

2021年7月15日以降に購入された車:
        Car   Date_of_Purchase
1     Lexus          2021-08-12
5   Bentley          2021-08-22

このように、2021年8月12日に購入された「Lexus」と、2021年8月22日に購入された「Bentley」の2件だけが抽出されました。

補足：より高度な日付処理を行いたい場合

文字列比較によるフィルタリングは手軽ですが、年や月ごとの集計、期間指定などより複雑な操作を行いたい場合は、pd.to_datetime()で日付列をdatetime型に変換しておくと便利です。

dataFrame["Date_of_Purchase"] = pd.to_datetime(dataFrame["Date_of_Purchase"])
resDF = dataFrame.loc[dataFrame["Date_of_Purchase"] > "2021-07-15"]

datetime型に変換しておけば、.dt.yearや.dt.monthを使った柔軟な分析も可能になります。

まとめ

DataFrameの日付フィルタリングは、locに比較条件を渡すだけで実現できます。YYYY-MM-DD形式の文字列ならそのまま比較でき、より高度な処理が必要な場合はdatetime型への変換を活用しましょう。売上データやログデータの時系列分析など、実務でも頻繁に使われるテクニックなので、ぜひマスターしておいてください。