Python pandas 날짜 처리 (datetime)

판다스에서 문자열을 데이트타임으로 바꿔주고 싶을때에는 datetime 을 사용하면 된다

 

date_list
>>> ['2022-01-04', '2022-01-07', '2022-05-11', '2022-06-10', '2022-07-03']
pd.to_datetime(date_list)
>>> DatetimeIndex(['2022-01-04', '2022-01-07', '2022-05-11', '2022-06-10',
                   '2022-07-03'],
                  dtype='datetime64[ns]', freq=None)

# 데이트 리스트라는 문자열로 이루어진 리스트를 판다스 데이트타임으로

리스트 안에 문자열 전체를 데이트 타임으로 바꿔주었다

 

 

 

pd.date_range()

시작 날짜와 종료 날짜를 세팅하면

알아서 날짜를 채워주는 함수이다.

pd.date_range('2022-11-30','2023-02-05',freq='원하는 오프셋')
>>>
DatetimeIndex(['2022-11-30', '2022-12-01', '2022-12-02', '2022-12-03',
               '2022-12-04', '2022-12-05', '2022-12-06', '2022-12-07',
               '2022-12-08', '2022-12-09', '2022-12-10', '2022-12-11',
               '2022-12-12', '2022-12-13', '2022-12-14', '2022-12-15',
               '2022-12-16', '2022-12-17', '2022-12-18', '2022-12-19',
               '2022-12-20', '2022-12-21', '2022-12-22', '2022-12-23',
               '2022-12-24', '2022-12-25', '2022-12-26', '2022-12-27',
               '2022-12-28', '2022-12-29', '2022-12-30', '2022-12-31',
               '2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03', '2023-01-04',
               '2023-01-05', '2023-01-06', '2023-01-07', '2023-01-08',
               '2023-01-09', '2023-01-10', '2023-01-11', '2023-01-12',
               '2023-01-13', '2023-01-14', '2023-01-15', '2023-01-16',
               '2023-01-17', '2023-01-18', '2023-01-19', '2023-01-20',
               '2023-01-21', '2023-01-22', '2023-01-23', '2023-01-24',
               '2023-01-25', '2023-01-26', '2023-01-27', '2023-01-28',
               '2023-01-29', '2023-01-30', '2023-01-31', '2023-02-01',
               '2023-02-02', '2023-02-03', '2023-02-04', '2023-02-05'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')

# 데이트 레인지를 통해 2022년 11월 30일부터 2023년 2월 5일 까지를 만들어보았다

freq을 따로 지정해준다면 원하는 형태로 표기할수있다

이때 freq은 지정하지 않는다면 디폴트가 D로 된다

상단 코드블럭은 따로 지정하지 않았기에 디폴트값으로 출력되었다

freq 오프셋은 하단에 첨부한것을 참고하자