pandas의 DatetimeIndex 함수를 사용하여 시간 조건 행 추출 및 필터링
먼제 예제를 들기위한 데이터프레임은 다음과 같다.
df
# TIME 컬럼의 dtype은 datetime64
이 컬럼을 인덱스로 설정해준다.
# TIME 컬럼을 Index로 설정
df = df.set_index('TIME')
- 특정 행(범위) 필터링
이제 필요한 시간에 해당하는 행만 추출하는 방법은 다음과 같다.
방법 1.
df_R['2020-10-12 09:04:31']
방법 2.
df[pd.DatetimeIndex(df.index).second == 31]
df[pd.DatetimeIndex(df.index).minute > 5]
- 복수 조건 필터링
아래의 예제는 복수 조건으로 행을 추출하는 방법이다.
시간 구간 Slicing 방법은 다음과 같다.
방법 1.
df_R['2020-10-12 09:05':'2020-10-13']
방법 2.
df[(pd.DatetimeIndex(df.index).second == 31) | (pd.DatetimeIndex(df.index).minute == 6)]
df[(pd.DatetimeIndex(df.index).second >=10) & (pd.DatetimeIndex(df.index).minute >= 6)]
분, 초 이외에도 다음과 같은 속성으로 원하는 시간과 날짜에 대해 행을 추출할 수 있다.
연도 - year,
월 - month,
일 - day,
시간 - hour
[참고]
https://rfriend.tistory.com/503
[Python pandas] 시계열 데이터 빈도/주기와 날짜 Offsets (Frequencies and Date Offsets)
지난번 포스팅에서는 numpy와 pandas를 이용해서 차수 m인 단순 이동평균 구하는 방법 (https://rfriend.tistory.com/502) 를 소개하였습니다. 이번 포스팅에서는 Python pandas에서 시계열 데이터를 생성할 때.
rfriend.tistory.com
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