日付をインデックスにして読み込む
次のコードを実行したときの出力として、正しいものを1つ選べ。
import pandas as pd
import io
df = pd.read_csv(io.StringIO("d,v\n2026-01-15,1\n"), index_col="d", parse_dates=True)
print(df.index[0].day, df.index[0].month)- A
1 15 - B
AttributeErrorが発生する。 - C
15 1 - D
2026 15
正解と解説を見る
正解：C
read_csv(index_col=..., parse_dates=True) で、日付の列をインデックスにして読み込める。時系列の操作（resample など）が使える。
| 順 | 実行する行 | 実行後の変数 |
|---|---|---|
| 1 | `import pandas as pd` | — |
| 2 | `import io` | — |
| 3 | `df = pd.read_csv(io.StringIO("d,v\n2026-01-15…` | df = DataFrame（1行×1列） |
| 4 | `print(df.index[0].day, df.index[0].month)` | df = DataFrame（1行×1列） |
| 結果 | 実際の出力 | 15 1 |
- A
誤り。日が 15、月が 1。
- B
誤り。日付型になっているので、
day・monthが使える。 - C
正しい。
index_colとparse_dates=Trueで、日付のインデックスになる。 - D
誤り。年ではなく、日と月。
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