Pandas DataFrame 열 데이터 형식을 문자열에서 날짜 시간 형식으로 변환하는 방법

Pandas DataFrame 열 데이터 형식을 문자열에서 날짜 시간 형식으로 변환하는 방법

다음은 Pandas DataFrame 열 데이터 형식을 문자열에서 날짜 시간 형식으로 변환하는 두 가지 일반적인 방법입니다.

pd.to_datetime() 함수 사용

pd.to_datetime() 함수는 문자열 값을 Pandas 날짜 시간 객체로 변환하는 데 사용됩니다. 이 함수는 다음과 같은 매개 변수를 사용할 수 있습니다.

• errors: 문자열을 날짜 시간 형식으로 변환할 수 없는 경우 발생하는 오류 처리 방법을 지정합니다. 기본값은 'raise'입니다.
• format: 문자열의 날짜 시간 형식을 지정합니다. 기본값은 None이며, 이 경우 Pandas는 문자열 형식을 자동으로 추측합니다.
• coerce: True로 설정하면 Pandas는 가능한 한 문자열을 날짜 시간 형식으로 변환하려고 시도합니다. 기본값은 False입니다.

다음은 pd.to_datetime() 함수를 사용하여 DataFrame 열을 변환하는 예제입니다.

import pandas as pd

# 문자열 데이터가 포함된 DataFrame 만들기
data = {'날짜': ['2023-01-01', '2023-02-02', '2023-03-03']}
df = pd.DataFrame(data)

# '날짜' 열을 날짜 시간 형식으로 변환
df['날짜'] = pd.to_datetime(df['날짜'])

# 변환된 DataFrame 출력
print(df)

이 코드는 다음과 같은 출력을 생성합니다.

      날짜
0 2023-01-01
1 2023-02-02
2 2023-03-03

DataFrame.astype() 메서드 사용

DataFrame.astype() 메서드는 DataFrame 열의 데이터 형식을 지정된 형식으로 변환하는 데 사용됩니다. 날짜 시간 형식을 지정하려면 dtype 매개 변수에 datetime64[ns]를 사용합니다.

import pandas as pd

# 문자열 데이터가 포함된 DataFrame 만들기
data = {'날짜': ['2023-01-01', '2023-02-02', '2023-03-03']}
df = pd.DataFrame(data)

# '날짜' 열을 날짜 시간 형식으로 변환
df['날짜'] = df['날짜'].astype('datetime64[ns]')

# 변환된 DataFrame 출력
print(df)

이 코드는 위의 예제와 동일한 출력을 생성합니다.

두 방법 모두 DataFrame 열 데이터 형식을 문자열에서 날짜 시간 형식으로 효과적으로 변환하는 데 사용할 수 있습니다. 특정 상황에 따라 적합한 방법을 선택할 수 있습니다.

주의 사항:

• 날짜 시간 형식을 변환하기 전에 데이터가 올바른 형식인지 확인하십시오. 잘못된 형식의 데이터는 오류를 발생시킬 수 있습니다.
• 변환된 날짜 시간 열을 사용하여 계산하거나 분석하기 전에 데이터 형식이 올바른지 확인하십시오.

예제 코드: Pandas DataFrame 열 데이터 형식을 문자열에서 날짜 시간 형식으로 변환

pd.to_datetime() 함수 사용

import pandas as pd

# 문자열 데이터가 포함된 DataFrame 만들기
data = {'날짜': ['2023-01-01', '2023-02-02', '2023-03-03']}
df = pd.DataFrame(data)

# '날짜' 열을 날짜 시간 형식으로 변환
df['날짜'] = pd.to_datetime(df['날짜'])

# 변환된 DataFrame 출력
print(df)

      날짜
0 2023-01-01
1 2023-02-02
2 2023-03-03

설명:

1. import pandas as pd: Pandas 라이브러리를 pd라는 별칭으로 가져옵니다.
2. data = {'날짜': ['2023-01-01', '2023-02-02', '2023-03-03']}: '날짜'라는 키를 가진 딕셔너리를 만들고, 값으로는 '2023-01-01', '2023-02-02', '2023-03-03' 문자열 리스트를 지정합니다.
3. df = pd.DataFrame(data): 딕셔너리를 Pandas DataFrame으로 변환하여 'df' 변수에 저장합니다.
4. df['날짜'] = pd.to_datetime(df['날짜']): '날짜' 열을 pd.to_datetime() 함수를 사용하여 날짜 시간 형식으로 변환합니다.
5. print(df): 변환된 DataFrame을 출력합니다.

DataFrame.astype() 메서드 사용

import pandas as pd

# 문자열 데이터가 포함된 DataFrame 만들기
data = {'날짜': ['2023-01-01', '2023-02-02', '2023-03-03']}
df = pd.DataFrame(data)

# '날짜' 열을 날짜 시간 형식으로 변환
df['날짜'] = df['날짜'].astype('datetime64[ns]')

# 변환된 DataFrame 출력
print(df)

1. 코드의 첫 3줄은 위 예제와 동일합니다.
2. df['날짜'] = df['날짜'].astype('datetime64[ns]'): '날짜' 열의 데이터 형식을astype()` 메서드를 사용하여 'datetime64[ns]'로 변환합니다.

두 코드 모두 동일한 결과를 생성하지만, 상황에 따라 적합한 방법을 선택할 수 있습니다.

• pd.to_datetime() 함수는 날짜 시간 형식 문자열을 직접 변환하는 데 유용합니다.
• DataFrame.astype() 메서드는 DataFrame 열의 데이터 형식을 지정된 형식으로 변환하는 데 유용하며, 날짜 시간 형식 외에도 다양한 형식 변환에 사용할 수 있습니다.

추가 정보

Pandas DataFrame 열 데이터 형식을 문자열에서 날짜 시간 형식으로 변환하는 대체 방법

datetime 모듈과 함께 사용하는 apply() 함수 사용

datetime 모듈은 Python에서 날짜 및 시간을 처리하는 데 사용되는 표준 모듈입니다. apply() 함수는 DataFrame의 각 행 또는 열에 함수를 적용하는 데 사용할 수 있습니다.

다음은 datetime 모듈과 함께 apply() 함수를 사용하여 DataFrame 열을 변환하는 예제입니다.

import pandas as pd
import datetime

# 문자열 데이터가 포함된 DataFrame 만들기
data = {'날짜': ['2023-01-01', '2023-02-02', '2023-03-03']}
df = pd.DataFrame(data)

# '날짜' 열을 날짜 시간 형식으로 변환
def str_to_datetime(date_str):
    return datetime.datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d')

df['날짜'] = df['날짜'].apply(str_to_datetime)

# 변환된 DataFrame 출력
print(df)

      날짜
0 2023-01-01
1 2023-02-02
2 2023-03-03

1. import pandas as pd, import datetime: Pandas 및 datetime 모듈을 가져옵니다.
2. def str_to_datetime(date_str): 'date_str' 문자열을 '%Y-%m-%d' 형식으로 파싱하여 datetime 객체로 변환하는 함수를 정의합니다.
3. df['날짜'] = df['날짜'].apply(str_to_datetime): apply() 함수를 사용하여 '날짜' 열의 각 값에 str_to_datetime() 함수를 적용합니다. 이는 각 문자열 값을 날짜 시간 객체로 변환합니다.

lambda 표현식 사용

lambda 표현식은 간단한 함수를 정의하는 데 사용할 수 있는 익명 함수입니다.

다음은 lambda 표현식을 사용하여 DataFrame 열을 변환하는 예제입니다.

import pandas as pd

# 문자열 데이터가 포함된 DataFrame 만들기
data = {'날짜': ['2023-01-01', '2023-02-02', '2023-03-03']}
df = pd.DataFrame(data)

# '날짜' 열을 날짜 시간 형식으로 변환
df['날짜'] = df['날짜'].apply(lambda x: pd.to_datetime(x))

# 변환된 DataFrame 출력
print(df)

str.replace() 및 to_datetime() 함수 사용

str.replace() 함수는 문자열에서 특정 문자열을 다른 문자열로 바꾸는 데 사용할 수 있습니다.

import pandas as pd

# 문자열 데이터가 포함된 DataFrame 만들기
data = {'날짜': ['2023-01-01', '2023-02-02', '202