Data Science Academy · レッスン

読み込み時に日付を解析してdtypeを設定

インポート時に型を正しく設定する

「読み込み時に日付を解析してdtypeを設定」はCoddyKit上の無料Data Science Academyレッスンです。これはレッスン3/4です。下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。これはData Science Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 Data Science Academyコースには全4レッスンが含まれています。

このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。

Types Matter From the Start

When pandas reads a file it guesses each column's dtype. Get types right at load time and every later step gets simpler. 🧱

Dates Arrive as Text

A date like 2024-03-01 looks like a date to you, but pandas reads it as a plain string unless you ask otherwise.

Parse Dates on Load

The parse_dates option converts listed columns into real datetime values during the read, no extra step needed.

df = pd.read_csv("sales.csv",
  parse_dates=["order_date"])

Why It Pays Off

Once a column is a real datetime, you can sort by time, filter date ranges, and pull out the month with ease.

Help With Odd Formats

For unusual layouts, pass a format string so pandas parses fast and never guesses wrong on day-month order.

df = pd.read_csv("eu.csv",
  parse_dates=["d"], date_format="%d/%m/%Y")

Force Specific dtypes

The dtype option lets you declare a column's type yourself, overriding pandas guesses with a clean dictionary.

df = pd.read_csv("data.csv",
  dtype={"zip": "string"})

Keep Leading Zeros

Codes like 00123 lose their zeros if read as numbers. Forcing the column to string preserves them exactly as written.

df = pd.read_csv("ids.csv",
  dtype={"product_code": str})

Shrink Memory With Types

Reading whole numbers as int32 instead of the default int64 can halve memory on big files. Choose the smallest type that fits.

df = pd.read_csv("big.csv",
  dtype={"count": "int32"})

Repeated Text? Use category

Columns with few repeated values, like a status field, shrink dramatically when stored as the category dtype.

df = pd.read_csv("orders.csv",
  dtype={"status": "category"})

Verify After Loading

Always confirm the result. Checking dtypes shows exactly how pandas typed each column so surprises never reach your analysis.

print(df.dtypes)

Fix Types Later If Needed

Missed one? You can still convert afterward with astype, but doing it at load is cleaner and a little faster.

df["count"] = df["count"].astype("int32")

Quick Check

A column of dates is loading as plain text. What fixes it during read?

Recap: Right Types, Less Pain

You can now parse dates, force string and numeric types, and use category for repeats, all at load time. Verify with dtypes and move on. 🎉

よくある質問

「読み込み時に日付を解析してdtypeを設定」レッスンは無料ですか？

はい。「読み込み時に日付を解析してdtypeを設定」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、Data Science Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 Data Science Academyコースには全4レッスンが含まれています。

「読み込み時に日付を解析してdtypeを設定」で何を学びますか？

インポート時に型を正しく設定するブラウザで直接実行するハンズオンコードでData Science Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

Data Science Academyを始めるのに経験は必要ですか？

事前経験は必要ありません。CoddyKitのData Science Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。これはレッスン3/4です。

「読み込み時に日付を解析してdtypeを設定」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？

ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。

このData Science Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？

はい。すべてのData Science Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。

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