[복습] Python 시계열 데이터(datetime, strptime, strftime, pd.to_datetime, timedelta, pd.DateOffset) (1)

시계열 데이터

파이썬은 날짜가 어렵다. 나중에 시계열 분석할 때 파이썬으로 핸들링 하게 될 때 어려움을 겪을 수 있으니 잘 이해해두면 좋겠다.

 

 

아래의 모듈을 로드한다.

from datetime import datetime

import time

 

 

1. 오늘 날짜

오늘 날짜는 datetime.now() 로 리턴하며, 연, 월, 일, 시, 분, 초, 나노세컨드 까지 출력된다.

 

datetime.today()로도 똑같은 결과를 리턴할 수 있다.

 

d1의 type를 확인해보면 datetime이라는 타입이 출력된다.

 

 

 

 

2. 날짜 파싱

  1) strptime

  - 벡터 연산 불가

 

in R) as.Date(), strptime

 

예) 문자열(scalar)의 날짜 파싱

 

'2024/01/30' + 1   이 방법은 연산이 불가하다 → 날짜 파싱이 필요함.

d2 = datetime.strptime('2024/01/30', '%Y/%m/%d')

d2 + 1 이 방법도 불가하다. 날짜타입과 숫자타입의 연산이 불가하기 때문이다.

+1 의미도, 1일을 더하는지, 한 달을 더하는지, 1년을 더하는지 알 수가 없다.

 

또한 날짜 파싱은 벡터 연산도 불가하다.

 

 

예) Series의 날짜 파싱

시리즈의 형태로는 날짜 파싱이 불가하다.

 

 

 

이 방법으로도 날짜 파싱을 할 수 없다. str은 string 타입만 접근 가능하기 때문이다.

 

 

map 과 lambda의 결합으로 해결이 가능하다.

 

 

 

2) pd.to_datetime ★ 

pd.to_datetime으로 날짜 파싱이 가능하다.

 

 

 

 

3) 날짜 포맷 변경

  - 날짜.strftime(변경하고자 하는 포맷)

  - 벡터 연산 불가

 

 

예) Scalar 날짜 포맷 방식

 

 

예) Series 날짜 포맷 변경

strftime도 벡터 연산이 불가하며, str로도 할 수 없다. 

따라서 map + lambda로 리턴하여야 한다.

 

 

 

 

 

 

4. 날짜 추출

위처럼도 가능하지만 

dir(d1) 을 하면, 즉 datetime 객체가 호출 가능한 메서드 목록을 확인하면 날짜 추출에 사용할 수 있는 메서드가 있다. 

 

 

year, month, day 메서드를 사용하면 숫자 타입으로 된 날짜를 리턴할 수 있다.

 

 

 

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연습문제

 

emp.csv 파일을 읽고 입사일 기준 입사일의 요일 별 급여의 평균을 구하여라.

 

 

 

emp['입사요일'] = emp['HIREDATE'].map(lambda x : datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M').strftime('%A'))

 

 

 

 

 

 

5. 날짜 연산

  1) 날짜와 날짜 연산

time delta : 타임 갭

 

 

type 결과가 time delta가 출력된다(날짜의 gap을 표현).

 

위의 t1은 2 days 18:35:19.429021 로 출력이 되는데, 여기서 일만 추출하기 위해서는,

 

이렇게 출력이 가능하다.

 

 

 

2) 날짜와 숫자의 연산

  - 일반적으로 날짜와 숫자의 연산은 불가하다.

 

d1 + 100 하면 에러가 떨어진다.

 

2-1) timedelta

예) 100일 뒤

from datetime import timedelta 를 로드 한 뒤 timedelta 옵션에 days를 넣으면 된다.

그러나 개월 수에 대한 연산은 불가하다. months가 없기 때문이다.

 

 

2-2) pd.DateOffset

모든 날짜의 timedelta를 다 가지고 있다.

위와 같이 연산 가능하다.