Pandas는 데이터 처리 및 분석을 위한 강력한 Python 라이브러리입니다. Pandas의 주요 기능은 날짜 및 시간 데이터를 효율적으로 처리하는 능력입니다. 이 기사에서는 Pandas를 사용하여 특정 연도의 모든 일요일을 표시하는 방법을 보여줍니다.
이 기사에서는 Python의 인기 있는 데이터 조작 라이브러리인 Pandas를 사용하여 특정 연도의 모든 일요일을 표시하는 방법을 살펴보겠습니다. 연중 일요일을 추출하여 읽을 수 있는 형식으로 표시하는 과정을 살펴보겠습니다.
시작하기 전에 Pandas가 컴퓨터에 설치되어 있는지 확인하세요. 터미널에서 다음 명령을 실행하여 설치할 수 있습니다 -
으아악먼저 Pandas 라이브러리 가져오기를 시작하고 연중 날짜를 저장할 Pandas DataFrame을 만듭니다. date_range 함수를 사용하여 1년 날짜 범위를 생성하겠습니다. 다음은 2023년의 날짜 범위를 생성하는 코드입니다 −
으아악pd.to_datetime 함수를 사용하여 start_date 및 end_date 객체를 생성합니다. 날짜 변수는 start_date부터 end_date까지 날짜 범위를 생성하는 pd.date_range 함수를 사용하여 생성되었습니다.
날짜 범위에서 일요일을 추출하려면 Pandas에서 제공하는 dt 접근자를 사용합니다. dt 접근자는 Pandas DataFrame의 날짜 및 시간 값을 조작하는 다양한 방법을 제공합니다. dt 접근자의 day_name 메소드를 사용하여 날짜 DataFrame의 각 날짜에 대한 요일 이름을 가져옵니다. 일요일을 추출하는 코드는 다음과 같습니다.
으아악dates.dt.day_name() 메서드는 날짜 DataFrame에 있는 각 날짜의 요일 이름을 반환합니다. 그런 다음 날짜 DataFrame을 필터링하여 일요일에 대한 행만 유지합니다.
일요일을 읽을 수 있는 형식으로 표시하기 위해 dt 접근자의 strftime 메서드를 사용합니다. strftime 메서드는 Pandas DataFrame의 날짜 및 시간 값 형식을 지정하는 데 사용됩니다. 일요일을 표시하는 코드는 다음과 같습니다.
으아악strftime('%Y-%m-%d') 메서드는 날짜를 YYYY-MM-DD 형식으로 지정합니다. 그런 다음 일요일 DataFrame을 반복하고 매주 일요일을 원하는 형식으로 인쇄합니다.
2023년 모든 일요일을 표시하는 완전한 코드입니다 −
으아악특정 연도의 모든 일요일을 표시하려면 먼저 전체 연도에 걸친 날짜 범위를 사용하는 Pandas DataFrame을 만들어야 합니다. 그런 다음 이 DataFrame을 필터링하여 일요일만 포함할 수 있습니다.
다음은 이 작업을 수행하는 Python 코드입니다. 여기 있어요. 코드를 단계별로 분석해 보겠습니다 −
Pandas 라이브러리를 가져오려면 import 문을 사용합니다.
1년 전체에 걸친 날짜 범위를 생성하려면 pd.date_range() 함수를 사용합니다. start 및 end 매개변수를 각각 사용하여 start 및 end 날짜를 지정합니다. '2022'를 원하는 연도로 바꿉니다.
요일을 정수(월요일 = 0, 화요일 = 1 등)로 반환하는 날짜 범위의 .weekday 속성을 사용하여 일요일만 포함하도록 날짜 범위를 필터링합니다. 일요일은 정수 6으로 표시됩니다.
필터링된 기간을 sundays라는 변수에 저장합니다.
마지막으로 sundays 변수에 print() 함수를 호출하여 일요일 목록을 인쇄합니다.
위 코드를 실행하면 해당 연도의 모든 일요일 목록이 표시됩니다−
으아악이 기사에서는 Pandas를 사용하여 특정 연도의 모든 일요일을 추출하고 표시하는 방법을 살펴보았습니다. 우리는 Pandas 라이브러리의 date_range, dt 및 strftime 메소드를 사용하여 날짜 범위를 생성하고 일요일을 추출하여 읽을 수 있는 형식으로 표시했습니다. Pandas는 Python에서 날짜 및 시간 값을 조작하는 강력하고 유연한 방법을 제공하므로 데이터 분석 및 시각화에 유용한 도구입니다.
위 내용은 Python에서 Pandas를 사용하여 특정 연도의 모든 일요일을 표시합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!