Pandas에서 DataFrame의 문자열 열을 DateTime으로 변환하는 방법은 무엇입니까?

DataFrame 열 유형을 문자열에서 날짜/시간으로 변환

DataFrame에서 구조화된 데이터를 처리할 때 적절한 데이터 유형을 보장하는 것이 중요합니다. 문자열 형식(예: "dd/mm/yyyy")의 날짜가 포함된 열이 있는 경우 이를 datetime dtype으로 변환하는 것이 다양한 데이터 분석 작업에 필수적입니다.

해결책

Pandas 라이브러리는 문자열 기반 날짜를 날짜/시간 dtype으로 변환하는 편리한 방법을 제공합니다. pd.to_datetime() 함수는 이 목적을 위한 이동 옵션입니다. 활용 방법은 다음과 같습니다.

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

이렇게 하면 원래 "dd/mm/yyyy" 형식의 문자열이 포함되어 있던 'col' 열이 날짜/시간 개체로 변환됩니다.

형식 지정

날짜가 특정 형식을 준수하는 경우 형식을 사용하여 명시적으로 지정할 수 있습니다. 매개변수:

df['col'] = pd.to_datetime(df['col'], format="%m/%d/%Y")

이렇게 하면 기본 "dd/mm/yyyy"와 다르더라도 제공된 형식에 따라 날짜가 구문 분석됩니다.

유럽 시간 형식

날짜가 "dd-mm-yyyy" 뒤에 오는 유럽 지역의 데이터로 작업하는 경우 형식을 사용하면 dayfirst 매개변수를 활용하여 날짜를 올바르게 구문 분석할 수 있습니다.

df['col'] = pd.to_datetime(df['col'], dayfirst=True)

이 설정을 사용하면 일 및 월 값이 유럽 날짜 규칙에 따라 올바르게 해석됩니다.

문자열 기반 날짜 열을 날짜/시간 dtype으로 변환하면 데이터의 정확성과 유용성이 향상되어 날짜 필터링, 비교, 시계열 분석과 같은 다운스트림 분석 작업이 가능해집니다.

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