pandas.to_datetime를 사용할 때 날짜 부분만 유지하세요.

데이터의 날짜를 파싱하기 위해 pandas.to_datetime를 사용합니다. Pandas는 기본적으로 일일 데이터인데도 불구하고 datetime64[ns]를 사용하여 날짜를 나타냅니다. CSV에 데이터를 작성할 때 날짜가 00:00:00로 추가되지 않도록 날짜를 datetime.date 또는 datetime64[D]로 변환하는 우아하고 똑똑한 방법이 있는지 궁금합니다. 수동으로 요소별로 유형을 변환할 수 있음을 알고 있지만요.

[dt.to_datetime().date() for dt in df.dates]

하지만 저는 많은 행이 있기 때문에 이것은 정말 느리고, pandas.to_datetime 를 사용하는 것의 의미를 제대로 발휘하지 못합니다. 한 번에 전체 열의 f the entire 를 변환하는 방법이 있을까요? 또는 대안으로, 일일 데이터를 사용할 때 시간 부분을 제거할 수 있는 정확도 지정이 pandas.to_datetime 에 지원되는지 여부가 있을까요?

답변 1

이제 날짜 구성 요소에 액세스하기위한 .dt을 사용하여 #$ @ # ^ # * @ $ &를 쉽게 수행 할 수 있습니다.

df['just_date'] = df['dates'].dt.date

위의 것은 datetime.date 를 반환하므로 object dtype입니다. dtype을 datetime64 로 유지하려면 normalize 만 하면 됩니다.

df['normalised_date'] = df['dates'].dt.normalize()

이는 시간 구성요소를 자정으로 설정합니다. 즉, 00:00:00이지만, 디스플레이에는 날짜 값만 표시됩니다.

pandas.Series.dt

답변 2

Pandas 라이브러리를 사용하는 파이썬 프로그래머들은 데이터 분석 작업에서 자주 사용합니다. 이 라이브러리는 테이블 형식의 데이터를 다루기 쉽게 해주는 다양한 기능을 제공하며, 그 중 to_datetime 함수는 날짜와 시간 정보를 담은 문자열을 datetime 객체로 변환하는 일을 맡고 있습니다. 하지만 이 함수를 사용할 때 유의해야 할 점이 있습니다. 바로 날짜 정보만 추출하고 시간 정보를 버리는 방법입니다.

to_datetime 함수를 사용하면 문자열을 datetime 객체로 변환할 수 있습니다. 해당 함수는 기본적으로 문자열에서 날짜와 시간 정보를 모두 인식합니다. 즉 2021-06-14 10:30:00과 같은 문자열은 2021-06-14 10:30:00 이라는 datetime 객체로 변환됩니다. 만약 해당 데이터에서 날짜 정보만 사용하려면 어떻게 해야 할까요? 이 경우 to_datetime 함수에서 format 인자를 이용하여 문자열의 형식(포맷)을 지정합니다. 예를 들어 format=%Y-%m-%d와 같이 지정하면 2021-06-14와 같은 문자열은 2021-06-14라는 datetime 객체로 변환됩니다. 이렇게 하면 시간 정보는 버려지고 날짜 정보만 추출할 수 있습니다.

이 기능은 매우 유용하며, 데이터 분석 작업에서 날짜 정보만 사용하는 경우가 대다수입니다. 데이터를 다룰 때에는 항상 데이터의 의미를 고려하고 적절한 처리를 해주어야 합니다. to_datetime 함수에서 format 인자를 이용하여 날짜 정보만 추출하는 방법을 알아놓으면, 보다 효율적이고 정확한 데이터 분석 작업을 할 수 있을 것입니다.

데이터 분석은 매우 중요한 작업이며, 정확하고 유용한 정보를 추출하기 위해서는 데이터를 공백 없이 분석해야 합니다. 날짜 정보를 처리하는 과정에서 to_datetime 함수와 같은 파이썬 라이브러리를 사용하는 것은 매우 편리한 방법입니다. 하지만 함부로 사용하면 데이터의 왜곡이 발생할 수 있으므로, 항상 조심해야 합니다. 이러한 라이브러리를 잘 익혀서, 다양한 데이터 분석 작업에서 충분히 활용할 수 있도록 하세요.