날짜와 시간 열 다루기

많은 데이터셋에는 판매 기록, 센서 데이터, 사용자 활동과 같은 날짜와 시간 데이터(timestamp)가 포함됩니다.

Pandas는 문자열을 datetime 객체로 변환하고, 날짜 구성 요소를 추출하며, 시간 범위로 필터링하는 작업을 쉽게 해줍니다.

날짜로 작업하려면 먼저 문자열 형식을 다음과 같이 변환할 수 있습니다.

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df["날짜"] = pd.to_datetime(df["날짜"])

이렇게 하면 pandas가 날짜를 실제 datetime 객체로 처리하므로 정렬, 필터링, 특정 구성 요소 추출이 가능합니다.

변환한 후에는 다음과 같이 일부 날짜 구성 요소를 추출할 수 있습니다.

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df["연도"] = df["날짜"].dt.year
df["요일"] = df["날짜"].dt.day_name()

이제 연도, 월, 요일별로 추세를 분석할 수 있습니다.

날짜 범위로 필터링할 수도 있습니다.

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df[df["날짜"] > "2023-01-01"]

이는 시간에 따른 데이터 분석이나 서로 다른 기간 비교에 유용합니다.