Pandas는 어떻게 Excel 스타일 날짜를 DateTime 개체로 효율적으로 변환할 수 있나요?

Pandas를 사용하여 Excel 스타일 날짜 변환

XML 파일을 포함한 많은 데이터 소스는 다음과 같이 표시되는 Excel 스타일 날짜 형식으로 날짜를 저장할 수 있습니다. 부동 소수점 숫자. 이 숫자는 지정된 기준일(일반적으로 1900년 1월 1일 또는 1899년 12월 30일) 이후의 일수를 나타냅니다. 이러한 숫자를 일반 날짜/시간 객체로 변환하는 것은 일반적인 과제일 수 있습니다.

Pandas Datetime 변환

Pandas는 Excel 스타일 날짜 변환을 위한 강력한 솔루션을 제공합니다. pandas.TimedeltaIndex 및 pandas.DataFrame 메서드를 활용하면 이러한 숫자를 읽을 수 있는 날짜/시간 값으로 원활하게 변환할 수 있습니다.

구현

다음 코드 조각은 변환 프로세스를 보여줍니다. :

import datetime as dt
import pandas as pd

# Create a DataFrame with an 'date' column containing Excel style dates
df = pd.DataFrame({'date': [42580.3333333333, 10023]})

# Construct a TimedeltaIndex from the dates and add it to a datetime object
df['real_date'] = pd.TimedeltaIndex(df['date'], unit='d') + dt.datetime(1900, 1, 1)

이 예에서 TimedeltaIndex는 다음과 같습니다. 숫자가 일수를 나타냄을 나타내는 unit='d' 매개변수를 사용하여 구성됩니다. 기본 기준일은 1900년 1월 1일입니다.

추가 고려 사항

일부 Excel 응용 프로그램은 1899년 12월 30일과 같이 다른 기준일을 사용할 수 있습니다. 이러한 경우 , 날짜/시간 생성자에서 원하는 기본 날짜를 지정할 수 있습니다.

# Specify base date as December 30, 1899
df['real_date'] = pd.TimedeltaIndex(df['date'], unit='d') + dt.datetime(1899, 12, 30)

By Pandas의 날짜 조작 기능을 사용하면 추가 데이터 분석 및 처리를 위해 Excel 스타일 날짜를 날짜/시간 개체로 효율적이고 정확하게 변환할 수 있습니다.

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