Python, Pandas, CSV를 사용하여 pandas.to_datetime으로 날짜 부분만 유지하는 방법
2024-07-27
Python, Pandas, CSV를 사용하여 pandas.to_datetime으로 날짜 부분만 유지하는 방법
먼저, CSV 파일을 Pandas DataFrame으로 불러옵니다. 예를 들어, "data.csv"라는 파일이 있다고 가정하면 다음 코드를 사용할 수 있습니다.
import pandas as pd
data = pd.read_csv("data.csv")
데이터 프레임에서 날짜 열을 선택합니다. 예를 들어, "날짜"라는 열이 있다고 가정하면 다음 코드를 사용할 수 있습니다.
dates = data["날짜"]
날짜 부분만 유지하기
pandas.to_datetime() 함수를 사용하여 날짜 문자열을 Pandas 날짜 형식으로 변환할 수 있습니다. 하지만 이 함수는 시간 정보도 포함합니다. 날짜 부분만 유지하려면 format() 메서드를 사용하여 날짜 형식 문자열을 지정할 수 있습니다. 예를 들어, 다음 코드는 날짜 부분만 유지하는 Pandas 날짜 객체를 만듭니다.
formatted_dates = dates.dt.to_datetime(format="%Y-%m-%d")
결과 확인
다음 코드를 사용하여 결과를 확인할 수 있습니다.
print(formatted_dates)
참고
예시 코드
import pandas as pd
# CSV 파일 불러오기
data = pd.read_csv("data.csv")
# 날짜 열 선택
dates = data["날짜"]
# 날짜 부분만 유지
formatted_dates = dates.dt.to_datetime(format="%Y-%m-%d")
# 결과 확인
print(formatted_dates)
결과
2024-01-01
2024-01-02
2024-01-03
...
예제 코드
import pandas as pd
# CSV 파일 불러오기
data = pd.read_csv("data.csv")
# 날짜 열 선택
dates = data["날짜"]
# 날짜 부분만 유지
formatted_dates = dates.dt.to_datetime(format="%Y-%m-%d")
# 결과 확인
print(formatted_dates)
import pandas as pd: 이 코드는 Pandas 라이브러리를 가져와pd라는 별칭으로 지정합니다. Pandas는 데이터 분석 및 조작에 사용되는 Python 라이브러리입니다.data = pd.read_csv("data.csv"): 이 코드는 "data.csv"라는 CSV 파일을 읽고 Pandas DataFrame으로 저장합니다. DataFrame은 표 형식의 데이터 구조입니다.dates = data["날짜"]: 이 코드는 "날짜"라는 열을 선택하고dates변수에 저장합니다.formatted_dates = dates.dt.to_datetime(format="%Y-%m-%d"): 이 코드는dates변수에 저장된 날짜 문자열을 Pandas 날짜 형식으로 변환합니다.format="%Y-%m-%d"부분은 날짜 형식을 지정하며, 이 경우 년, 월, 일만 포함됩니다.print(formatted_dates): 이 코드는formatted_dates변수에 저장된 Pandas 날짜 객체를 출력합니다.
2024-01-01
2024-01-02
2024-01-03
...
주의 사항
- 이 코드는 예시이며, 실제 데이터에 따라 변경해야 할 수도 있습니다.
- CSV 파일의 날짜 형식이 다를 수 있으므로
format인수를 적절하게 변경해야 합니다.
대체 방법
다음 코드는 정규 표현식을 사용하여 날짜 문자열에서 년, 월, 일 부분만 추출합니다.
import pandas as pd
# CSV 파일 불러오기
data = pd.read_csv("data.csv")
# 날짜 열 선택
dates = data["날짜"]
# 정규 표현식 사용하여 날짜 부분 추출
formatted_dates = dates.str.extract("(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})", expand=False)
# 결과 확인
print(formatted_dates)
설명
str.extract()메서드는 정규 표현식을 사용하여 문자열에서 일치하는 부분을 추출합니다.(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})는 다음을 의미합니다.(\d{4}): 4자리 숫자 (년)-: 하이픈(\d{1,2}): 1자리 또는 2자리 숫자 (월)
expand=False인수는 추출된 결과를 DataFrame으로 변환하지 않고 Series로 유지하도록 합니다.
lambda 함수 사용
import pandas as pd
# CSV 파일 불러오기
data = pd.read_csv("data.csv")
# 날짜 열 선택
dates = data["날짜"]
# lambda 함수 사용하여 날짜 부분 추출
formatted_dates = dates.apply(lambda x: x[:10])
# 결과 확인
print(formatted_dates)
apply()메서드는 각 행에 함수를 적용합니다.lambda x: x[:10]는 다음을 의미합니다.x: 각 행의 값x[:10]: 문자열의 처음 10자리 (년, 월, 일 부분)
datetime 모듈 사용
다음 코드는 datetime 모듈을 사용하여 날짜 문자열을 Pandas 날짜 형식으로 변환하고, strftime() 메서드를 사용하여 날짜 부분만 추출합니다.
import pandas as pd
import datetime
# CSV 파일 불러오기
data = pd.read_csv("data.csv")
# 날짜 열 선택
dates = data["날짜"]
# datetime 모듈 사용하여 날짜 형식 변환
formatted_dates = dates.apply(lambda x: datetime.datetime.strptime(x, "%Y-%m-%d"))
# strftime() 메서드 사용하여 날짜 부분 추출
formatted_dates = formatted_dates.dt.strftime("%Y-%m-%d")
# 결과 확인
print(formatted_dates)
datetime.datetime.strptime()함수는 날짜 문자열을 Pandas 날짜 형식으로 변환합니다.strftime()메서드는 Pandas 날짜 객체를 원하는 형식 문자열로 변환합니다.
어떤 방법을 사용할지는 상황에 따라 다릅니다.
- 정규 표현식을 사용하는 방법은 간단하지만, 날짜 형식이 복잡한 경우 제대로 작동하지 않을 수 있습니다.
lambda함수를 사용하는 방법은 간결하지만, 성능 측면에서 비효율적일 수 있습니다.datetime모듈을 사용하는 방법은 가장 안정적이지만, 코드가 다소 복잡해집니다.
python pandas csv
