Pandas : 데이터 집계 - 주간 집계하기, string -> datetime 타입변환

데이터 분석을 진행하면서, 일간 데이터를 주간 데이터로 재가공할 일이 있었다.

 

Pandas 에서는 다음과 같이 데이터를 리샘플링(resample)할 수 있었다.

https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.resample.html

pandas.DataFrame.resample — pandas 1.3.4 documentation

 

내가 사용할 수준만 정리하면 다음과 같다.

일단 더미데이터를 다음과 같이 간단히 준비하려 한다.

import pandas as pd

df= pd.DataFrame()

t = []
for e in range(1, 30):
    t.append(f"2021-1-{e}")

df["time"] = t
df["data"] = [e for e in range(30 - 1)]

 

현재 df 데이터 프레임의 각 컬럼 별 타입은 다음과 같다.

 

time 컬럼은 현재 문자열 (object) 타입이다.

 

이걸 datetime 타입 등의 시계열 타입으로 일단 변경해야, 

resample() 함수를 사용할 수 있다.

 

pandas.to_datetime() 함수를 사용해서 

다음과 같이 time 컬럼을 datetime 타입으로 바꿔주자.

df.time = pd.to_datetime(df.time)

 

이제 datetime 타입이 되었다.

 

 

이제 resample() 함수를 사용해서, 일주일 단위로 데이터를 재가공해보자.

 

resample() 함수는 디폴트로는 index 를 기준으로 집계를 진행하지만,

on 인자를 통해 샘플링 대상 컬럼을 지정할 수 있다.

또, 재집계 단위는 rule 인자로 지정할 수 있다.

 

time 컬럼을 이용해서, 1주일 단위로 재집계를 진행해보자.

집계 결과는 groupby 함수처럼 별개의 객체로 리턴되며,

이 객체를 통해 내가 원하는 결과를 얻을 수 있다.

 

나는 주간 데이터 합계가 필요하기 때문에, sum() 을 적용할 예정이다.

resampled = df.resample(rule='1W', on='time')
resampled.sum()

 

이렇게 일간 데이터를 주간 데이터로 바꿀 수 있다.