Python, datetime 및 Pandas를 사용하여 Pandas 데이터프레임을 날짜 기준으로 필터링하는 방법

2024-07-27

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.DataFrame을 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)