Pandas 날짜 함수

Pandas 날짜 함수 작업 예제

재무 데이터 분석에서 중요한 역할을 하는 시간 시리즈를 확장합니다. 날짜 데이터를 사용할 때, 우리는 다음과 같은 경우를 자주 만납니다-

날짜 시리즈 생성 날짜 시리즈를 다른 주기로 변환

날짜 범위 생성

date.range() 함수를 사용하여 날짜와 주기를 지정하면 날짜 시리즈를 생성할 수 있습니다. 기본적으로 범위의 주기는 일입니다.

import　pandas　as　pd
print(pd.date_range('1/1/2011', periods=5))

실행 결과는 다음과 같습니다:

DatetimeIndex(['2011-01-01',　'2011-01-02',　'2011-01-03',　'2011-01-04',　'2011-01-05'], dtype='datetime64[ns], freq='D'

날짜 주기를 변경

import　pandas　as　pd
print(pd.date_range('1/1/2011', periods=5, freq='M'))

실행 결과는 다음과 같습니다:

　DatetimeIndex(['2011-01-31',　'2011-02-28',　'2011-03-31',　'2011-04-302011-05-31'], dtype='datetime64[ns]

bdate_range

bdate_range()는 업무 일자 범위를 나타냅니다. date_range()와 다르게, 토요일과 일요일은 포함되지 않습니다.

import　pandas　as　pd
print(pd.date_range('1/1/2011', periods=5))

실행 결과는 다음과 같습니다:

DatetimeIndex(['2011-01-01',　'2011-01-02',　'2011-01-03',　'2011-01-04',　'2011-01-05'],
　　　　dtype='datetime64[ns], freq='D'

주의하세요:3월3일 이후로, 날짜는3월6일（포함되지 않음）4일과5일）。캘린더의 날짜를 확인하면 됩니다。
date_range와 bdate_range와 같은 편리한 기능은 여러 주기를 대체하는 별명을 사용합니다. date_range의 기본 주기는 일정일이며, bdate_range의 기본 주기는 업무일입니다.

　import　pandas　as　pd
　start　=　pd.datetime(2011,　1,　1)
　end　=　pd.datetime(2011,　1,　5)
　print(pd.date_range(start,　end))

실행 결과는 다음과 같습니다:

　DatetimeIndex(['2011-01-01',　'2011-01-02',　'2011-01-03',　'2011-01-04',　'2011-01-05'],
　　　　dtype='datetime64[ns], freq='D'

이동 별칭

유용한 일반 시계열 주기에 많은 문자 별칭을 제공합니다. 우리는 이러한 별칭을 이동 별칭이라고 합니다.