Python Pandas – 文字列データをdatetime型（日付時刻型）に変換する方法

文字列データをdatetime型に変換する

Pandasで文字列として保存された日付データを、実際の日付型（datetime64）に変換するには、to_datetime()メソッドを使用します。あらかじめ日付型に変換しておくことで、日付によるフィルタリングや並べ替え、期間の計算などが簡単に行えるようになります。

まず、「商品カテゴリ」「商品名」「購入日」の3つの列を持つDataFrameを作成します。このとき「購入日」は文字列として格納されています。

import pandas as pd

# DataFrameを作成
dataFrame = pd.DataFrame({
   'Product Category': ['Computer', 'Mobile Phone', 'Electronics', 'Stationery'],
   'Product Name': ['Keyboard', 'Charger', 'SmartTV', 'Chairs'],
   'Date_of_Purchase': ['10/07/2021', '20/04/2021', '25/06/2021', '15/02/2021'],
})

print("\nDataFrame...\n", dataFrame)

to_datetime()で日付に変換する

次に、to_datetime()を使って「Date_of_Purchase」列の文字列を日付型に変換します。ここでは日付が「日/月/年」の形式で記述されているため、dayfirst=Trueを指定して正しく解釈させています。

# 日付文字列をdatetime型に変換
dataFrame['Date_of_Purchase'] = pd.to_datetime(dataFrame['Date_of_Purchase'], dayfirst=True)

print("\n変換後のDataFrame...\n", dataFrame)

完全なコード例

import pandas as pd

# DataFrameを作成
dataFrame = pd.DataFrame({
   'Product Category': ['Computer', 'Mobile Phone', 'Electronics', 'Stationery'],
   'Product Name': ['Keyboard', 'Charger', 'SmartTV', 'Chairs'],
   'Date_of_Purchase': ['10/07/2021', '20/04/2021', '25/06/2021', '15/02/2021'],
})

print("\nDataFrame...\n", dataFrame)

# 日付文字列をdatetime型に変換
dataFrame['Date_of_Purchase'] = pd.to_datetime(dataFrame['Date_of_Purchase'], dayfirst=True)

print("\n変換後のDataFrame（文字列→日付）...\n", dataFrame)

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...
    Date_of_Purchase Product Category Product Name
0         10/07/2021         Computer     Keyboard
1         20/04/2021     Mobile Phone      Charger
2         25/06/2021      Electronics      SmartTV
3         15/02/2021       Stationery       Chairs

変換後のDataFrame（文字列→日付）...
    Date_of_Purchase Product Category Product Name
0        2021-07-10         Computer     Keyboard
1        2021-04-20     Mobile Phone      Charger
2        2021-06-25      Electronics      SmartTV
3        2021-02-15       Stationery       Chairs

出力を見ると、「Date_of_Purchase」列のdtypeがdatetime64[ns]に変化していることが確認できます。これにより、日付を基準としたソートや範囲指定の抽出が可能になります。

補足：覚えておくと便利なオプション

• format引数： 日付の形式が明確な場合は、format='%d/%m/%Y'のように指定すると、高速かつ確実に解析できます。
• errors='coerce'： 変換できない不正な値が含まれる場合に、エラーを発生させずNaT（欠損値）へ置き換えます。
• dtアクセサ： datetime型への変換後は、.dt.yearや.dt.monthなどを使って、年・月・日の情報を簡単に取り出せます。