dateutil 모듈로 시계열 datetime 구현하기

다음은 Python에서 pandas 라이브러리와 함께 dateutil 모듈을 사용하는 예시입니다: python

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import pandas as pd

from dateutil.parser import parse # 날짜 문자열의 리스트 생성

date_strings = ['2022-01-01', '2022-02-01', '2022-03-01', '2022-04-01'] # dateutil의 parse 함수를 사용하여 날짜 문자열 파싱 parsed_dates = [parse(date) for date in date_strings] # 파싱된 날짜로 pandas Series 생성

dates_series = pd.Series(parsed_dates) # pandas를 사용하여 날짜 기반 작업 수행

# 예를 들어, 각 날짜에서 월을 추출할 수 있습니다.

months = dates_series.dt.month

# 파싱된 날짜와 해당 월 출력

for date, month in zip(dates_series, months): print("날짜:", date, " 월:", month) 이 예시에서는 필요한 모듈인 pandas와 dateutil.parser를 import합니다. 그런 다음, 파싱할 날짜 문자열의 리스트를 생성합니다. 리스트 컴프리헨션을 사용하여 날짜 문자열을 순회하면서 dateutil의 parse 함수를 사용하여 파싱합니다. 이 함수는 자동으로 날짜 문자열의 형식을 감지하고 datetime 객체로 변환합니다.

다음으로, 파싱된 날짜를 pd.Series 생성자에 전달하여 pandas Series를 생성합니다. 이를 통해 pandas가 제공하는 강력한 날짜 및 시간 기능을 활용할 수 있습니다. 예시에서는 Series의 dt.month 속성을 사용하여 각 날짜의 월 구성 요소를 추출합니다. 이는 월 값을 포함하는 새로운 Series를 반환합니다.

마지막으로, 반복문을 사용하여 파싱된 날짜와 해당하는 월을 출력합니다.

pandas와 dateutil을 결합하면 DataFrame이나 Series에서 날짜 및 시간 데이터를 효율적으로 처리하고 조작할 수 있으며, 다양한 작업을 수행하고 분석이나 추가 처리를 위해 특정 날짜 구성 요소를 추출할 수 있습니다.