Python, datetime 및 Pandas를 사용하여 Pandas 데이터프레임을 날짜 기준으로 필터링하는 방법
Python, datetime 및 Pandas를 사용하여 Pandas 데이터프레임을 날짜 기준으로 필터링하는 방법
다음은 datetime
모듈 및 Pandas API를 사용하여 Pandas 데이터프레임을 날짜 기준으로 필터링하는 방법에 대한 몇 가지 예제입니다.
예제 1: 특정 날짜 포함
특정 날짜를 포함하는 행만 선택하려면 loc
인덱서와 ==
연산자를 사용할 수 있습니다. 예를 들어 '2024-06-24' 날짜를 포함하는 행만 선택하려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다.
import pandas as pd
import datetime
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'날짜': ['2024-06-20', '2024-06-21', '2024-06-22', '2024-06-23', '2024-06-24'],
'데이터': [10, 20, 30, 40, 50]})
# 특정 날짜 포함 필터링
filtered_df = df[df['날짜'] == '2024-06-24']
# 결과 출력
print(filtered_df)
예제 2: 날짜 범위 포함
특정 날짜 범위 내에 있는 행만 선택하려면 between
함수를 사용할 수 있습니다. 예를 들어 '2024-06-21'부터 '2024-06-23'까지의 날짜 범위에 있는 행만 선택하려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다.
import pandas as pd
import datetime
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'날짜': ['2024-06-20', '2024-06-21', '2024-06-22', '2024-06-23', '2024-06-24'],
'데이터': [10, 20, 30, 40, 50]})
# 날짜 범위 포함 필터링
start_date = datetime.datetime(2024, 6, 21)
end_date = datetime.datetime(2024, 6, 23)
filtered_df = df[(df['날짜'] >= start_date) & (df['날짜'] <= end_date)]
# 결과 출력
print(filtered_df)
예제 3: 조건에 맞는 날짜 포함
특정 조건을 충족하는 날짜를 포함하는 행만 선택하려면 query
함수를 사용할 수 있습니다. 예를 들어 '2024'년도에 포함된 모든 날짜를 선택하려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다.
import pandas as pd
import datetime
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'날짜': ['2023-06-20', '2024-06-21', '2024-06-22', '2024-06-23', '2025-06-24'],
'데이터': [10, 20, 30, 40, 50]})
# 조건에 맞는 날짜 포함 필터링
filtered_df = df.query('날짜 >= "2024"')
# 결과 출력
print(filtered_df)
위의 예제는 Pandas 데이터프레임을 날짜 기준으로 필터링하는 방법을 보여주는 기본적인 방법입니다. datetime
모듈 및 Pandas API에는 다양한 날짜 관련 함수와 메서드가 제공되므로 특정 요구 사항에 맞는 필터를 만들 수 있습니다.
다음은 참고할 수 있는 추가 자료입니다.
- [Pandas 공식 문서
예제 코드: Pandas 데이터프레임 날짜 기준 필터링
import pandas as pd
import datetime
# 데이터 생성
data = {'날짜': ['2024-06-20', '2024-06-21', '2024-06-22', '2024-06-23', '2024-06-24'],
'데이터': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
# 특정 날짜 포함 필터링
filtered_df = df[df['날짜'] == '2024-06-24']
# 결과 출력
print(filtered_df)
import pandas as pd
import datetime
# 데이터 생성
data = {'날짜': ['2024-06-20', '2024-06-21', '2024-06-22', '2024-06-23', '2024-06-24'],
'데이터': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
# 날짜 범위 포함 필터링
start_date = datetime.datetime(2024, 6, 21)
end_date = datetime.datetime(2024, 6, 23)
filtered_df = df[(df['날짜'] >= start_date) & (df['날짜'] <= end_date)]
# 결과 출력
print(filtered_df)
import pandas as pd
import datetime
# 데이터 생성
data = {'날짜': ['2023-06-20', '2024-06-21', '2024-06-22', '2024-06-23', '2025-06-24'],
'데이터': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
# 조건에 맞는 날짜 포함 필터링
filtered_df = df.query('날짜 >= "2024"')
# 결과 출력
print(filtered_df)
설명
pandas.DataFrame
을 사용하여 데이터를 표 형식으로 저장합니다.datetime
모듈을 사용하여 날짜를 처리합니다.loc
인덱서를 사용하여 특정 조건에 해당하는 행을 선택합니다.between
함수를 사용하여 특정 날짜 범위에 속하는 행을 선택합니다.query
함수를 사용하여 DataFrame을 SQL과 유사한 방식으로 쿼리합니다.
위 코드는 Pandas 데이터프레임을 날짜 기준으로 필터링하는 데 사용할 수 있는 기본적인 방법을 보여줍니다. 더 복잡한 필터링을 위해서는 datetime
모듈 및 Pandas API에서 제공하는 다양한 함수와 메서드를 활용할 수 있습니다.
주의 사항
- 날짜 형식은 사용하는 데이터에 따라 다를 수 있습니다. 필요한 경우 데이터 형식을 변환해야 할 수도 있습니다.
- 필터링 조건을 정확하게 정의해야 합니다. 모호한 조건은 원하지 않는 결과를 초래할 수 있습니다.
특정 날짜 열에서 최대 또는 최소 값을 기반으로 행을 필터링하려면 idxmax()
또는 idxmin()
함수를 사용할 수 있습니다. 예를 들어 '날짜' 열에서 최대 날짜를 포함하는 행을 선택하려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다.
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'날짜': ['2024-06-20', '2024-06-21', '2024-06-22', '2024-06-23', '2024-06-24'],
'데이터': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
# 최대 날짜 포함 필터링
last_date = df['날짜'].idxmax()
filtered_df = df.loc[last_date]
# 결과 출력
print(filtered_df)
np.where 함수 사용:
np.where
함수를 사용하여 조건에 따라 새로운 열을 만들고, 이 열을 기준으로 필터링할 수 있습니다. 예를 들어 '날짜' 열이 '2024'년인 행만 선택하려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다.
import pandas as pd
import numpy as np
# 데이터 생성
data = {'날짜': ['2023-06-20', '2024-06-21', '2024-06-22', '2024-06-23', '2025-06-24'],
'데이터': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
# 조건에 맞는 새로운 열 생성
year = df['날짜'].dt.year
filtered_df = df[np.where(year == 2024)]
# 결과 출력
print(filtered_df)
groupby 함수 사용:
'날짜' 열을 기준으로 데이터프레임을 그룹화하고, 각 그룹에 대해 원하는 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 '날짜' 열별 최대 데이터 값을 선택하려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다.
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'날짜': ['2024-06-20', '2024-06-21', '2024-06-22', '2024-06-23', '2024-06-24'],
'데이터': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
# 날짜별 그룹화 및 최대값 추출
filtered_df = df.groupby('날짜')['데이터'].max()
# 결과 출력
print(filtered_df)
위에 제시된 방법 외에도 다양한 라이브러리와 함수를 사용하여 Pandas 데이터프레임을 날짜 기준으로 필터링할 수 있습니다. 사용 방법은 특정 요구 사항과 데이터에 따라 달라집니다.
python datetime pandas