Python・Pandasで日時列から日付と時刻を分離するプログラムの作り方

データ分析では、DataFrame内の日時（datetime）列を「日付」と「時刻」に分けて扱いたい場面がよくあります。たとえば、日ごとの集計を行いたい場合や、時間帯だけを取り出して分析したい場合などが挙げられます。

この記事では、datetime 列を date 列と time 列に分割する方法を、2つのアプローチで解説します。

目標とする出力イメージ

    datetime              date        time
0 2020-01-01 07:10:00  2020-01-01  07:10:00
1 2020-01-02 07:10:00  2020-01-02  07:10:00
2 2020-01-03 07:10:00  2020-01-03  07:10:00
3 2020-01-04 07:10:00  2020-01-04  07:10:00
4 2020-01-05 07:10:00  2020-01-05  07:10:00
5 2020-01-06 07:10:00  2020-01-06  07:10:00

方法1：forループ（リスト内包表記）で分離する

まず、pd.date_range() を使ってサンプル用のDataFrameを作成します。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'datetime': pd.date_range('2020-01-01 07:10', periods=6)})
print("DataFrame is:\n", df)

次に、df['datetime'] の各要素に対して .date() と .time() を適用し、結果を新しい列として追加します。リスト内包表記を使うと、各行に対応した値を正しく設定できます。

df['date'] = [d.date() for d in df['datetime']]
df['time'] = [d.time() for d in df['datetime']]
print("Date-time-hour-minutes :\n", df)

実行結果

DataFrame is:
            datetime
0 2020-01-01 07:10:00
1 2020-01-02 07:10:00
2 2020-01-03 07:10:00
3 2020-01-04 07:10:00
4 2020-01-05 07:10:00
5 2020-01-06 07:10:00
Date-time-hour-minutes :
             datetime       date     time
0 2020-01-01 07:10:00 2020-01-01 07:10:00
1 2020-01-02 07:10:00 2020-01-02 07:10:00
2 2020-01-03 07:10:00 2020-01-03 07:10:00
3 2020-01-04 07:10:00 2020-01-04 07:10:00
4 2020-01-05 07:10:00 2020-01-05 07:10:00
5 2020-01-06 07:10:00 2020-01-06 07:10:00

注意ポイント： ループ内で df['date'] = d.date() のように直接代入すると、ループが回るたびに列全体が上書きされ、最終的にすべての行が同じ値になってしまいます。行ごとの値を設定したい場合は、リスト内包表記や .loc を使うのが安全です。

方法2：dtアクセサを使って分離する（推奨）

Pandasでは、pd.to_datetime() で列をdatetime型に変換したうえで、dtアクセサを使うことで、日付や時刻をベクトル化された高速な処理で簡単に取り出せます。

• pd.to_datetime(df['datetime']).dt.date → 日付部分を抽出し、df['date'] として保存
• pd.to_datetime(df['datetime']).dt.time → 時刻部分を抽出し、df['time'] として保存

サンプルコード

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'datetime': pd.date_range('2020-01-01 07:10', periods=6)})
print("DataFrame is:\n", df)

df['date'] = pd.to_datetime(df['datetime']).dt.date
df['time'] = pd.to_datetime(df['datetime']).dt.time
print("Date-time-hour-minutes :\n", df)

実行結果

DataFrame is:
            datetime
0 2020-01-01 07:10:00
1 2020-01-02 07:10:00
2 2020-01-03 07:10:00
3 2020-01-04 07:10:00
4 2020-01-05 07:10:00
5 2020-01-06 07:10:00
Date-time-hour-minutes :
             datetime       date     time
0 2020-01-01 07:10:00 2020-01-01 07:10:00
1 2020-01-02 07:10:00 2020-01-02 07:10:00
2 2020-01-03 07:10:00 2020-01-03 07:10:00
3 2020-01-04 07:10:00 2020-01-04 07:10:00
4 2020-01-05 07:10:00 2020-01-05 07:10:00
5 2020-01-06 07:10:00 2020-01-06 07:10:00

なお、対象の列がすでに datetime64 型である場合は、pd.to_datetime() を省略して df['datetime'].dt.date のように直接書くこともできます。

まとめ

日時列から日付と時刻を分離するには、大きく分けて2つの方法があります。

• 方法1： リスト内包表記で各要素に .date() / .time() を適用する方法。直感的で理解しやすい反面、大量データではやや遅くなります。
• 方法2： pd.to_datetime() と dt アクセサを組み合わせる方法。ベクトル化されているため高速で、実務ではこちらが推奨されます。

データサイズが大きい場合や、前処理パイプラインに組み込む場合は、方法2のdtアクセサを使った書き方を選ぶとよいでしょう。