1. 밀어만 내는 파이썬을 붙잡고 상호 간의 이해가 중요함을 강조하면서 계속설득을 하고 있건만 잘 안된다.
힘들어...
여튼 날짜에 관한 datetime 모듈을 한번은 정리할 필요가 있어서 몇 가지를 찾아본 결과
[Pandas] 일자와 시간(dt) 처리법
Pandas를 이용하여 일자와 시간을 처리하는 방법에 대해서 알아보겠습니다.Pandas에서 지원하는 일자시간...
blog.naver.com
파이썬 datetime 모듈로 날짜, 시간 다루기
파이썬으로 코딩을 하다 보면 날짜, 시간에 관련 처리를 할 일이 많다. 이때 사용하게 되는것이 datetime …
windybay.net
위 두가지 사이트가 정리가 잘 된 것 같다.
2. 원론적이고 초보적인 내용이야 차고 넘치니. 실제 어떤 곳에서 오류가 발생했는지를 또 기록해보자.
첫 번째 참조 사이트 데이터프레임 자료를 가지고 오류 발생 원인을 찾아보자.
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df = pd.DataFrame({'Birth':['2019-01-01 09:10:00',
'2019-01-08 09:20:30',
'2019-02-01 10:20:00',
'2019-02-02 11:40:50',
'2019-02-28 15:10:20',
'2019-04-10 19:20:50',
'2019-06-30 21:20:50',
'2019-07-20 23:30:59']})
df['Birth']
0 2019-01-01 09:10:00
1 2019-01-08 09:20:30
2 2019-02-01 10:20:00
3 2019-02-02 11:40:50
4 2019-02-28 15:10:20
5 2019-04-10 19:20:50
6 2019-06-30 21:20:50
7 2019-07-20 23:30:59
Name: Birth, dtype: object
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데이터 프레임 속성은 당연히 object
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# object 타입을 datetime64[ns] 타입으로 바꾼다
df['Birth'] = pd.to_datetime(df['Birth'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S', errors='raise')
df['Birth']
0 2019-01-01 09:10:00
1 2019-01-08 09:20:30
2 2019-02-01 10:20:00
3 2019-02-02 11:40:50
4 2019-02-28 15:10:20
5 2019-04-10 19:20:50
6 2019-06-30 21:20:50
7 2019-07-20 23:30:59
Name: Birth, dtype: datetime64[ns]
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설명대로 datetime64 타입으로 변형하면 당연히 datetime64
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df['Birth'].iloc[0]
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첫 번째 행렬 값을 찍어보면 "Timestamp('2019-01-01 09:10:00')" 결과값이 표기
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df['Birth_date'] = df['Birth'].copy().dt.date
df['Birth_date']
0 2019-01-01
1 2019-01-08
2 2019-02-01
3 2019-02-02
4 2019-02-28
5 2019-04-10
6 2019-06-30
7 2019-07-20
Name: Birth_date, dtype: object
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Birth_date라는 새로운 column을 만들기 위해 첫 번째 사이트에서 설명한 바와 같이 dt.date를 적용하면
속성은 object로 변화
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df['Birth_date'].iloc[0]
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첫 번째 행렬 값을 찍어보면 "datetime.date(2019, 1, 1)" 결과값이 표기
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df['Birth_date1'] = df['Birth_date'].copy().map(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'))
df['Birth_date1']
0 2019-01-01
1 2019-01-08
2 2019-02-01
3 2019-02-02
4 2019-02-28
5 2019-04-10
6 2019-06-30
7 2019-07-20
Name: Birth_date1, dtype: object
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Birth_date1 이라는 새로운 column을 문자형으로 변환하면 역시 속성은 object
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df['Birth_date1'].iloc[0]
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그러나 첫 번째 행렬 값을 찍어보면 '2019-01-01' 결과 값이 표기
두 번째 사이트에서 설명되어 있는 datetime 하위 클래스인 timedelta를 이용하기 위해서는
실제 시간을 나타내는 datetime 형식에 맞아야 한다.
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df['Birth_td'] = df['Birth'].map(lambda x: x - datetime.timedelta(7))
df['Birth_date_td'] = df['Birth_date'].map(lambda x: x - datetime.timedelta(7))
df['Birth_date1_td'] = df['Birth_date1'].map(lambda x: x - datetime.timedelta(7))
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TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-131-bba52788bd7a> in <module>
----> 1 df['Birth_date1_td'] = df['Birth_date1'].map(lambda x: x - datetime.timedelta(7))
~\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\series.py in map(self, arg, na_action)
3628 dtype: object
3629 """
-> 3630 new_values = super()._map_values(arg, na_action=na_action)
3631 return self._constructor(new_values, index=self.index).__finalize__(self)
3632
~\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\base.py in _map_values(self, mapper, na_action)
1143
1144 # mapper is a function
-> 1145 new_values = map_f(values, mapper)
1146
1147 return new_values
pandas\_libs\lib.pyx in pandas._libs.lib.map_infer()
<ipython-input-131-bba52788bd7a> in <lambda>(x)
----> 1 df['Birth_date1_td'] = df['Birth_date1'].map(lambda x: x - datetime.timedelta(7))
TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'str' and 'datetime.timedelta'
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당연한 이야기지만 Birth_date1은 그냥 문자(str)이기 때문에 timedelta 속성을 이용할 수 없다.
df를 찍어보면 오류가 난 'Birth_date1_td' column은 빼고 출력이 된다.
3. 당연한 거 아니냐?
지금은 당연하다고 생각하는데 헷갈렸던 것은 dt.date를 적용하면 속성이 object로 변화되면서
반환값이 YYYY-MM-DD 형식의 문자라 일반 속성의 문자와 같다고 생각한 부분이다.
datetime 모듈 속성을 적용했기 때문에 반환값이 문자여도 날짜 계산이 가능하다.
4. relativetimedelta
http://egloos.zum.com/mcchae/v/11203068
[Python] timedelta(months=1) 시각에 달 빼고 더하기 연산
파이썬에서 datetime 모듈에 timedelta라고 있습니다. 아주 간단한 사용은 특정 시각에 얼마만큼의 시간을 더하거나 빼는 역할을 수행합니다. (그 반대로 두 시각을 빼면 그 차이를 담고 있는 timedelta
egloos.zum.com
timedelta 속성을 조금 더 이해해보자.
