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Data Science LAB

[Python] ๋‚ ์งœ(Datetime) ๋‹ค๋ฃจ๊ธฐ ๋ณธ๋ฌธ

๐Ÿ Python/๊ธฐ์ดˆ

[Python] ๋‚ ์งœ(Datetime) ๋‹ค๋ฃจ๊ธฐ

ใ…… ใ…œ ใ…” ใ…‡ 2022. 3. 22. 01:24
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1. ๋‚ ์งœ ํ˜•์‹์œผ๋กœ ๋ฐ์ดํ„ฐ ํƒ€์ž… ๋ณ€ํ™˜

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

pd.to_datetime()์„ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋ฉด ๋‚ ์งœ ํ˜•์‹์˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ ํƒ€์ž…์ธ 'Datetime' ์œผ๋กœ ๋ณ€ํ™˜ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. 

 

 

2. ๋…„, ์›”, ์ผ ์ถ”์ถœ

df['๋…„'] = df['Date'].dt.year 
df['์›”'] = df['Date'].dt.month 
df['์ผ'] = df['Date'].dt.day 
df['์š”์ผ'] = df['Date'].dt.day_name()

 

 

 

3. ํŠน์ • ๋‚ ์งœ ์ถ”์ถœ

ex) 2์›”๋‹ฌ์˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋งŒ ์ถ”์ถœ

df = df[df['Date'].dt.month == 2]

 

์ƒํ™ฉ์— ๋งž์ถฐ ์กฐ๊ฑด์„ ์ถ”์ถœํ•˜๋ฉด ํ•ด๋‹น ๋…„, ์›”, ์ผ, ์š”์ผ์— ๋งž๋Š” ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์ถ”์ถœํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. 

 

 

4. ํ˜„์žฌ ์‹œ๊ฐ„, ๋‚ ์งœ ๊ตฌํ•˜๊ธฐ

from datetime import datetime

#ํ˜„์žฌ ์‹œ๊ฐ„
datetime.today()
datetime.now()

 

 

 

5. ํ˜„์žฌ ๋‚ ์งœ์—์„œ ์ถ”์ถœ

#์—ฐ
now.year

#์›”
now.month

#์ผ
now.day

#์‹œ๊ฐ„
now.hour

#๋ถ„
now.minute

#์ดˆ
now.second

#๋งˆ์ดํฌ๋กœ ์ดˆ
now.microsecond

 

 

 

6. strftime

ํฌ๋งท  ์„ค๋ช… ex
%a ์š”์ผ์„ ์งง๊ฒŒ  Mon
%A ์š”์ผ์„ ๊ธธ๊ฒŒ  Monday
%w ์š”์ผ์„ ์ˆซ์ž๋กœ (์ผ์š”์ผ์„ 0์œผ๋กœ ์‹œ์ž‘ +1) 0
%d ์ผ 18
%b ์›”์„ ์˜์–ด๋กœ ์งง๊ฒŒ  Apr
%B ์›”์„ ์˜์–ด๋กœ ๊ธธ๊ฒŒ  April
%m ์›”์„ ์ˆซ์ž๋กœ ํ‘œํ˜„ 03
%y ๋…„์„ ์งง๊ฒŒ ์ˆซ์ž๋กœ ํ‘œ์‹œ 22
%Y ๋…„์„ ๊ธธ๊ฒŒ ์ˆซ์ž๋กœ ํ‘œ์‹œ 2022
%H ์‹œ๊ฐ„์„ 24์‹œ๊ฐ„์˜ ํ‘œํ˜„ ๋ฐฉ์‹์œผ๋กœ ์ˆซ์ž๋กœ ํ‘œ์‹œ(00-23) 23
%I ์‹œ๊ฐ„(0-12์‹œ)  6
%p ์˜ค์ „(AM), ์˜คํ›„(PM) PM
%M ๋ถ„(0 - 59) 18
%S ์ดˆ(0 - 59) 22
%f microsecond๋‹จ์œ„ 123455
%j ์ผ๋…„์ค‘ ๋ช‡๋ฒˆ์งธ์ผ์ธ์ง€ ํ‘œ์‹œ 43
%U ์ผ๋…„ ์ค‘ ๋ช‡๋ฒˆ์งธ ์ฃผ ์ธ์ง€ ํ‘œ์‹œ 43
%W ์ผ์ฃผ์ผ์˜ ์‹œ์ž‘์„ ์›”์š”์ผ๋กœ ํ‘œ์‹œ(%U์™€ ๊ฐ™์Œ) 43
%c Local version์˜ ๋‚ ์งœ์™€ ์‹œ๊ฐ„  Wed Mar 22 1:20:20 2022
%x Local version์˜ ๋‚ ์งœ 02/22/22
%X Local version์˜ ์‹œ๊ฐ„ 01:20:22
print(now.strftime("%c"))

 

 

์ƒ๊ฐ๋ณด๋‹ค ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ถ„์„์—์„œ ๋‚ ์งœ๋ฐ์ดํ„ฐ ํ˜•์‹์ด ์ž์ฃผ ์“ฐ์ด๋Š” ๊ฒƒ ๊ฐ™๋‹ค.. (๋งจ๋‚  ๊นŒ๋จน์Œใ…Ž)

๋!

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