팬더의 DatetimeIndex.date
Pandas는 Python의 데이터 조작 라이브러리입니다. 데이터를 분석하고 데이터 추세를 확인하는 데 사용됩니다.
기계 학습 및 데이터 과학에서 가장 널리 사용되는 라이브러리입니다. Pandas 라이브러리는 Series와 DataFrame이라는 두 가지 주요 데이터 구조에서 작동합니다.
Series 유형의 변수는 단순히 데이터 열에 불과합니다. DataFrame 유형의 변수는 행과 열의 다차원 테이블입니다.
Pandas에서 DatetimeIndex.date 사용
‘DatetimeIndex’는 ‘datetime64’ 유형의 다차원 배열로 액세스만 가능하고 편집할 수 없습니다. DatetimeIndex 데이터에 액세스하는 방법의 예를 살펴보겠습니다.
# Accessing Date from datetimeIndex
import pandas as pd
date = pd.date_range("2022-01-01", periods=5, freq="D")
series = pd.Series(range(10, len(date) + 10), index=date)
print(series)
출력:
2022-01-01 10
2022-01-02 11
2022-01-03 12
2022-01-04 13
2022-01-05 14
Freq: D, dtype: int64
위의 코드는 Series 개체를 사용하여 날짜를 인쇄하는 것과 함께 2022-05-20에서 2022-05-29까지의 날짜에 액세스합니다.
날짜와 함께 타임스탬프를 추가하려면 다음과 같이 하십시오.
import pandas as pd
date = pd.DatetimeIndex(start="2022-05-20 2:00:00", periods=5, freq="D")
series = pd.Series(range(10, len(date) + 10), index=date)
print(series)
출력:
2022-05-20 02:00:00 10
2022-05-21 02:00:00 11
2022-05-22 02:00:00 12
2022-05-23 02:00:00 13
2022-05-24 02:00:00 14
Freq: D, dtype: int64
이 예제 코드는 각 날짜와 함께 타임스탬프를 인쇄합니다.
이제 DatetimeIndex를 사용하여 날짜 범위에 따른 월 이름을 알아봅시다.
import pandas as pd
date = pd.DatetimeIndex(start="2022-05-20", end="2023-05-20", periods=5)
series = pd.Series(date.month_name(), index=date)
print(series)
출력:
2022-05-20 00:00:00 May
2022-08-19 06:00:00 August
2022-11-18 12:00:00 November
2023-02-17 18:00:00 February
2023-05-20 00:00:00 May
dtype: object
위의 코드는 2022-05-20에서 2023-05-20까지 날짜 범위의 월 이름을 인쇄합니다.
DatetimeIndex 함수의 속성
시작: 날짜의 시작 범위를 정의합니다.종료: 날짜의 종료 범위를 정의합니다.기간: 날짜의 간격을 정의합니다. 위의 예에서periods=5는 모든 새 날짜가 이전 날짜보다 5일 후임을 의미합니다.freq:DatetimeIndex의 빈도를 알려줍니다.
예제 코드:
import pandas as pd
date = pd.DatetimeIndex(start="2022-07-14", periods=10, freq="BQ")
print(date)
출력:
DatetimeIndex(['2022-09-30', '2022-12-30', '2023-03-31', '2023-06-30',
'2023-09-29', '2023-12-29', '2024-03-29', '2024-06-28',
'2024-09-30', '2024-12-31'],
dtype='datetime64[ns]', freq='BQ-DEC')
print(date.freq)
출력:
<BusinessQuarterEnd: startingMonth=12>
결론
Pandas는 Python의 거대하고 널리 사용되는 라이브러리이며 데이터 관리 및 분석을 돕는 많은 기능을 포함합니다. DatetimeIndex는 다차원 배열에서 주, 월, 연도에 따라 날짜 및 시간 데이터에 액세스하는 데 사용되는 중요한 함수 중 하나입니다.
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