Pandas는 어떻게 문자열 날짜를 DateTime 객체로 효율적으로 변환하고 날짜 범위별로 필터링할 수 있나요?

Pandas에서 문자열 형식을 날짜/시간 형식으로 변환

Pandas는 날짜와 시간을 나타내는 문자열 값을 날짜/시간 객체로 변환하는 편리한 방법을 제공합니다. pd.to_datetime() 함수는 다양한 입력 문자열 형식을 처리하여 값의 내용을 기반으로 올바른 형식을 자동으로 감지할 수 있습니다.

날짜를 나타내는 다음 문자열 값 열을 고려하세요.

I_DATE
28-03-2012 2:15:00 PM
28-03-2012 2:17:28 PM
28-03-2012 2:50:50 PM

I_DATE를 날짜/시간 형식으로 변환하려면 pd.to_datetime(df['I_DATE'])을 사용하면 됩니다. 형식이 간단하므로 Pandas는 이를 자동으로 식별합니다.

In [51]:
pd.to_datetime(df['I_DATE'])

Out[51]:
0    2012-03-28 14:15:00
1    2012-03-28 14:17:28
2    2012-03-28 14:50:50
Name: I_DATE, dtype: datetime64[ns]

dt 접근자를 사용하여 날짜/시간 개체의 특정 구성 요소에 액세스할 수도 있습니다.

In [54]:
df['I_DATE'].dt.date

Out[54]:
0    2012-03-28
1    2012-03-28
2    2012-03-28
dtype: object

In [56]:    
df['I_DATE'].dt.time

Out[56]:
0    14:15:00
1    14:17:28
2    14:50:50
dtype: object

데이터 필터링 날짜 범위 기반

데이터가 날짜/시간 형식이면 다음을 기준으로 쉽게 필터링할 수 있습니다. 날짜 범위. 예를 들어 I_DATE가 특정 범위에 속하는 행에 대해 df DataFrame을 필터링하려면 다음을 사용할 수 있습니다.

df[(df['I_DATE'] > '2015-02-04') & (df['I_DATE'] < '2015-02-10')]

Out[59]:
         date
35 2015-02-05
36 2015-02-06
37 2015-02-07
38 2015-02-08
39 2015-02-09

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