コメントはまだありません概要pandasで日付データを読み込むとき、どのようなフォーマットだったら自動的に認識されるのか、それ以外のフォーマットの場合にどうした良いかを簡単に整理します。自動認識フォーマットpandasのマニュアルを見ると、自動で認識できるファイルフォーマットは以下のとのこと。具体的に試してみましょう。元データとして以下のデータを用意しておきます。4Dateは年月日を8桁整数で、TimeとTime2は時間を表しており、Timeはpandasが認識できないフォーマット、Time2はpandasが認識できるフォーマットです。Valueは適当な値です。ここで、前回記事(Pandasのread_csvの全引数を解説)を参考に、parse_datesを指定して、正しく日付として認識できるかを試してみます。#まずはDateのみを認識させる。4どうやら正しく読み込まれていそうです。グラフを書いて確認してみましょう。横軸が年月日になっていれば成功です。df['Value'].plot()予想通り、問題ありません。年月日+時間で検証(フォーマット合致)次に、時間と組み合わせていきます。#DateとTime2を使用。4これもグラフ化してみましょう。横軸が年月日になっていれば成功です。上の例とほとんど同じで分かりにくいですが、横軸がDate_Time2となっており、時間軸になっているので成功です。年月日+時間で検証(フォーマット不合致)次に、フォーマットが合致していないケース。#DateとTimeを使用。4これも認識できていますね。確認のためグラフ化してみます。コロンがなくても認識できるようです。後書き全てのケースがうまくいくという、なんとも微妙な結果になってしまいました。実はこの記事を書き始めた時は、3つ目のケース(フォーマット不合致)の時、うまく読み込めず、その対策を試行錯誤していたのですが、記事を書いている途中に、原因は秒にありえない値(96秒とか)が入っていたためだと気づき、直したところ問題なく動いたという状況だったりします^^。逆に言うと、空欄行があったり、正しくない値があるとうまくいかないということなので、うまくいかない方はこの辺りを中心にデータチェックしてみるといいかもしれません。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト上に表示された文字を入力してください。プロフィール兵庫県在住の30代データサイエンティスト。Pythonを使った機械学習等によるデータ分析や、ウェブアプリ等のシステム開発に取り組んでいます。