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この短い記事では、日付と時刻の文字列を組み合わせてPandasタイムスタンプオブジェクトを作成する方法について説明します。

パンダCombine（）関数

Pandasはtimestamp.combine（）関数を提供します。これにより、日付と時刻の文字列値を取得して、それらを単一のPandasタイムスタンプオブジェクトに結合できます。

関数の構文は次のとおりです。

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タイムスタンプ。混ぜる（（日にち、 時間）。

この関数は、次の2つの主要なパラメーターを受け入れます。

  1. 日にち –日付文字列を示すdatetime.dateオブジェクトを参照します。
  2. 時間 –datetime.timeオブジェクトを指定します。

この関数は、渡された日付と時刻のパラメーターからオブジェクト化されたタイムスタンプを返します。

例

以下の例に例を示します。

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＃パンダをインポート
輸入 パンダ なので pd
＃日付と時刻をインポートする
から 日付時刻 輸入 日にち、 時間
ts = pd。タイムスタンプ。混ぜる（（日にち（（2022年、4、11）。、 時間（（13、13、13）。）。
印刷（（ts）。

この例では、datetimeモジュールのdate and time関数を使用して、datetimeオブジェクトを作成します。

次に、combine関数を使用して、オブジェクトをPandasタイムスタンプに結合します。 上記のコードは次のようになります。

日付と時刻の列を組み合わせる

日付と時刻の列を持つPandasDataFrameがあるとしますか？ 以下に示すDataFrameの例を考えてみましょう。

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＃パンダをインポート
＃日時からインポート日時
データ = {{‘日付’： [date(2022,4,11), date(2023,4,11)]、 ‘時間’： [time(13,13,13), time(14,14,14)]}
df = pd。DataFrame（（データ=データ）。
df

上記の例では、2つの列があります。 最初の列はdatetime.dateタイプの日付値を保持し、もう1つの列はdatetime.timeタイプの時刻値を保持します。

それらを組み合わせるには、次のことができます。

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＃それらを文字列として組み合わせる
new_df = pd。to_datetime（（df。日付。astype（（str）。 + ” +df。時間。astype（（str）。）。
＃データフレームに列を追加
df。入れる（（2、 ‘日付時刻’、 new_df）。
df

列を文字列型に変換し、Pythonの加算演算子を使用してそれらを連結します。

次に、insertメソッドを使用して、結果の列を既存のデータフレームに挿入します。 これにより、次のようにDataFrameが返されます。

結論

この記事では、Pandasで日付と時刻のオブジェクトを組み合わせてタイムスタンプオブジェクトを作成する方法について説明しました。 また、日付と時刻の列を組み合わせる方法についても説明しました。

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