[Pandas] 시간데이터 만들기(date_range)

판다스로 시간데이터를 만들어 보겠습니다.

어디서 데이터를 가져오는 게 아니고 직접 만들어서 하는 방법입니다. 

타임시리즈 데이터로써 데이터를 다루고 싶을 때 쓰면 유용한데

date_range() 함수를 쓰면 시간데이터를 만들 수 있습니다.

 

dates = pd.date_range('2020-1-1',periods=6,freq='M')

이렇게 간단히 만들 수 있습니다.

타입은 datetime64로 만들어집니다.

 

파라미터

date_range()의 파라미터는 다음과 같습니다.

파라미터	포맷	기능
start	string/datetime	데이터의 시작시간을 지정
end	string/datetime	데이터의 끝시간을 지정
periods	integer/None	기간의 수를 지정
freq	stgring/Dateoffset	일/월/년별 지정 ex) 5D는 5일씩
normalize	bool, default None	start나 end에 쓴 시간대를 자정으로 변경
name	string,default None	인덱스 이름 설정
tz	string/None	시간대(time zone) 설정
closed	None,left,right	범위 포함여부

 

조심해야하는 건 start, end, periods,freq는 같이 쓸수가 없습니다. 

4개의 파라미터를 동시에 쓰면 오류가 발생합니다.

dates = pd.date_range('2020-1-1','2020-10-01',periods=10,freq='M')

start,end, periods 조합은 가능한데 periods에 맞게 임의로 맞춰줍니다.

dates = pd.date_range('2020-1-1','2020-10-01',periods=10)
dates

 

tz는 어느 위치에 있는 시간대를 쓸건지 설정할 수 있는데 대륙/나라 로 보통 표기를 합니다.

만약 'Asia/Hong_Kong' 으로 설정하면 홍콩에서의 시간으로 변경됩니다.

아무 입력이 없으면 현위치로 설정됩니다.

 

tz는 time zone 모듈인 pytz로 찾아낼 수 있습니다. 추후에 기회가 된다면 포스팅을 하겠습니다.

 

closed는 {None,left,right}로 구성되어 있고 디폴트는 None입니다.

start,end와 같이 쓰이는데요.

end 날짜를 제외하고 싶으면 left,

strart 날짜를 제외하고 싶으면 right 를 입력합니다.

 

dates = pd.date_range('2020-1-1','2020-10-01',freq='MS',closed='left')
dates

 

freq 값

freq가 가능한 값이 굉장히 다양합니다. 초부터 년까지 다 다룰수 있습니다.

월별의 경우 첫째날로 할것인지 끝날로 할것인지 정할 수 있고

비즈니스 데이라고 해서 공휴일을 제외한 평일로 자동으로 할 수 있어서 유용하게 쓸수 있습니다.

 

B	비즈니스 데이
C	커스텀 비즈니스 데이
D	일별
W	주별
M	월별 말일
BM	비즈니스 월별
MS	월별 시작일
BMS	비즈니스 월별 시작일
Q	분기별 말일
BQ	비즈니스 분기별
QS	쿼터 시작일
BQS	비지니스 분기 시작일
A	연도별 말일
BA	비즈니스 연도별 말일
AS	연도별 시작일
BAS	비즈니스 연도별 시작일
H	시간별
T	분별
S	초별
L	밀리초(Milliseconds)
U	마이크로초(Microseconds)

 

다른것도 있겠지만 date_range()의 특징은 3D(3일씩 건너띄기) 이런게 가능합니다. 

 

dates = pd.date_range('2020-1-1','2020-10-01',freq='3D')
dates

freq을 잘 써서 그에 맞게 하는것으로 시간 인덱스를 구성하는 것으로 마무리를 할 수 있습니다.

 

 

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