Pandas는 어떻게 문자열 날짜를 DateTime 객체로 효율적으로 변환하고 날짜 기반 필터링을 용이하게 할 수 있습니까?

Pandas에서 문자열을 날짜/시간 형식으로 변환

데이터 분석에서 날짜와 시간을 나타내는 문자열을 처리하는 것은 일반적인 과제입니다. 의미 있는 인사이트를 추출하려면 이러한 문자열을 적절한 날짜/시간 형식으로 변환하는 것이 중요합니다.

문자열을 날짜/시간으로 변환

Pandas는 편리한 방법인 to_datetime()을 제공합니다. 문자열을 날짜/시간 형식으로 변환합니다. 입력 문자열의 형식을 자동으로 감지하여 datetime64 개체로 변환합니다. 예를 들어 날짜와 시간을 나타내는 문자열이 포함된 I_DATE 열이 있는 데이터 프레임을 생각해 보세요.

df['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 간단히 to_datetime()을 사용하세요.

df['I_DATE'] = pd.to_datetime(df['I_DATE'])

출력 datetime64 객체의 열이 됩니다:

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]

액세스 날짜 구성 요소

문자열이 날짜/시간으로 변환되면 dt 접근자를 사용하여 날짜 및 시간의 특정 구성 요소에 액세스할 수 있습니다. 예를 들어 날짜 구성 요소를 추출하려면

df['I_DATE'].dt.date

은 날짜만 나타내는 datetime64[ns] 개체의 열을 반환합니다. 마찬가지로 dt.time을 사용하여 시간 구성 요소를 검색할 수 있습니다.

날짜 범위를 기준으로 행 필터링

날짜 범위를 기준으로 행을 필터링하려면 다음을 수행합니다. 문자열 연산 > 그리고 <. 예를 들어, I_DATE 열이 특정 범위 내에 있는 행을 선택하려면:

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

이렇게 하면 I_DATE 열이 지정된 날짜 사이에 속하는 행만 포함하는 데이터프레임이 반환됩니다.
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