9-2. 시계열 데이터 다루기 (dt)

dt 활용하기

3) 데이터 프레임에 추출한 월(month)만 있는 컬럼을 추가하기

In [11]: air_quality["month"] = air_quality["datetime"].dt.month

In [12]: air_quality.head()
Out[12]: 
    city country                  datetime  ... value   unit  month
0  Paris      FR 2019-06-21 00:00:00+00:00  ...  20.0  µg/m³      6
1  Paris      FR 2019-06-20 23:00:00+00:00  ...  21.8  µg/m³      6
2  Paris      FR 2019-06-20 22:00:00+00:00  ...  26.5  µg/m³      6
3  Paris      FR 2019-06-20 21:00:00+00:00  ...  24.9  µg/m³      6
4  Paris      FR 2019-06-20 20:00:00+00:00  ...  21.4  µg/m³      6

[5 rows x 8 columns]

Timestamp 객체를 날짜에 사용하면, Pandas에서 많은 시간 관련 속성들을 제공합니다.

예를 들어, 월, 연도, 분기 등  이러한 속성들은 모두 dt 를 통해 액세스할 수 있습니다.

 

4)  각 측정 위치에 대해서 요일별로 평균 농도 구하기

In [13]: air_quality.groupby(
   ....:     [air_quality["datetime"].dt.weekday, "location"])["value"].mean()
   ....: 
Out[13]: 
datetime  location          
0         BETR801               27.875000
          FR04014               24.856250
          London Westminster    23.969697
1         BETR801               22.214286
          FR04014               30.999359
                                  ...    
5         FR04014               25.266154
          London Westminster    24.977612
6         BETR801               21.896552
          FR04014               23.274306
          London Westminster    24.859155
Name: value, Length: 21, dtype: float64

• weekday(월요일=0, 일요일=6)

5) 하루 동안의 전체 기상 관측소에서 시간별 평균 농도 패턴을 그리기

      즉, 하루 중 각 시간별 평균 값

In [14]: fig, axs = plt.subplots(figsize=(12, 4))

In [15]: air_quality.groupby(air_quality["datetime"].dt.hour)["value"].mean().plot(
   ....:     kind='bar', rot=0, ax=axs
   ....: )
   ....: 
Out[15]: <AxesSubplot: xlabel='datetime'>

In [16]: plt.xlabel("Hour of the day");  # custom x label using Matplotlib

In [17]: plt.ylabel("$NO_2 (µg/m^3)$");

• kind='bar' : 막대그래프
• rot=0 : x축 라벨의 회전 각도를 0도로 설정하여 라벨이 수평으로 표시되게 합니다. 기본값은 90도로 라벨이 수직으로 표시됩니다.
• ax=axs :그래프를 그릴 때 사용할 Axes 객체를 지정합니다. 그래프를 서브플롯에 그릴 경우 ax 매개변수를 사용해 특정 서브플롯 위치를 제어할 수 있습니다. axs는 일반적으로 matplotlib에서 서브플롯의 배열을 나타냅니다.

 

 

본 내용은 공부 기록용으로 출처는 판다스의 공식문서(How to handle time series data with ease) 입니다