Pandas에서 날짜 및 시간 열을 단일 타임스탬프로 결합하려면 어떻게 해야 하나요?

Pandas에서 날짜 및 시간 열 결합

데이터 분석에서는 날짜 및 시간 데이터를 단일 타임스탬프로 결합하는 것이 필요한 경우가 많습니다. Python의 강력한 데이터 조작 라이브러리인 Pandas는 이를 달성하는 여러 가지 방법을 제공합니다.

한 가지 직접적인 방법은 아래와 같이 Python의 ' ' 연산자를 사용하여 '날짜'와 '시간' 열을 연결하는 것입니다.

new_column = df['Date'] + ' ' + df['Time']

이렇게 하면 결합된 날짜 및 시간 정보가 포함된 문자열 열이 생성됩니다. 그러나 데이터 작업의 경우 문자열을 날짜/시간 객체로 변환하는 것이 더 편리합니다.

기본 설정으로 pd.to_datetime()을 사용하면 특정 날짜-시간 형식을 가정합니다. 그러나 이 경우 결합된 문자열은 기본 형식과 일치하지 않습니다. 따라서 정확한 형식을 지정해야 합니다.

new_column = pd.to_datetime(new_column, format='%m-%d-%Y %H:%M:%S')

또는 오류 인수가 "coerce"로 설정된 pd.to_datetime()을 사용하여 다음과 같이 구문 분석할 수 없는 값을 자동으로 변환할 수도 있습니다. 데이트타임. 그러나 보다 명시적인 형식을 사용하는 것이 일반적으로 더 빠르고 안정적입니다.

이 접근 방식을 사용하면 결합된 날짜-시간 정보를 이제 날짜/시간 열로 처리할 수 있으므로 Pandas에서 추가 조작 및 분석이 가능해집니다.

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