Series.dt()

dtアクセサというらしい。
csv等から読み出すと、csv上ではdatetimeのように見えてもstr型になってしまう。
日付をいい感じに変換したい時に使用する。

参考

Kumao 2023/04/24に更新

使ったことあるやつ

strftime: 文字列を指定したフォーマットにする(returnは文字列)

Kumao 2023/04/24

to_datetime()

pandas.to_datetime()関数を使うと、日時（日付・時間）を表した文字列の列pandas.Seriesをdatetime64[ns]型に変換できる。

こちらはtimestamps型に変換

参考

Kumao 2023/04/24に更新

pandas.pivot_table

データの統計量を分析できる。

options

pandas.pivot_table(
    data, values=None, index=None,columns=None, aggfunc='mean', 
    fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All',
    observed=False, sort=True
)

data: dataframeを指定
index: 列名を指定すると行見出しになる
columns: 列見出しになる
aggfunc: 算出方法を指定
values: 指定した列に対する結果のみ算出

参考

Kumao 2023/04/24に更新

dataframeにnullがあるか確認する

>> dataframe.isnull().any(axis=0)

test     False
hoge         False
fuga         True
dtype: bool

Kumao 2023/04/24

to_timedelta

timedelta…date, time, あるいは datetime クラスの二つのインスタンス間の時間差をマイクロ秒精度で表す経過時間値。days, seconds, microseconds を内部的に保持する。

こんな注意もあるらしい

参考