Pandas: 타임스탬프를 기준으로 dataframe 행을 선택하는 방법

다음 기본 구문을 사용하여 Pandas DataFrame의 두 타임스탬프 사이에서 행을 선택할 수 있습니다.

 df[(df[' tstamp '] > ' 2022-10-25 04:30:00 ') & (df[' tstamp '] < ' 2022-10-27 11:00:00 ')]

이 구문은 tstamp 에 이미 datetime 유형이 있다고 가정합니다.

그렇지 않은 경우 다음 구문을 사용하여 날짜/시간 열로 변환할 수 있습니다.

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

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: 타임스탬프를 기준으로 Pandas DataFrame 행 선택

소매점 판매 정보가 포함된 다음과 같은 pandas DataFrame이 있다고 가정해 보겠습니다.

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' tstamp ': ['2022-10-25 04:00:00', '2022-10-25 11:55:12',
                                 '2022-10-26 02:00:00', '2022-10-27 10:30:00',
                                 '2022-10-27 14:25:00', '2022-10-28 01:15:27'],
                   ' sales ': [18, 22, 19, 14, 14, 11]})

#view DataFrame
print (df)

                tstamp sales
0 2022-10-25 04:00:00 18
1 2022-10-25 11:55:12 22
2 2022-10-26 02:00:00 19
3 2022-10-27 10:30:00 14
4 2022-10-27 14:25:00 14
5 2022-10-28 01:15:27 11

다음 두 타임스탬프 사이의 행만 선택한다고 가정해 보겠습니다.

• 2022-10-25 04:30:00
• 2022-10-27 11:00:00

이를 위해 다음 구문을 사용할 수 있습니다.

 #convert timestamp column to datetime dtype
df[' tstamp '] = pd. to_datetime (df[' tstamp '])

#select rows between two timestamps
df[(df[' tstamp '] > ' 2022-10-25 04:30:00 ') & (df[' tstamp '] < ' 2022-10-27 11:00:00 ')]

	tstamp sales
1 2022-10-25 11:55:12 22
2 2022-10-26 02:00:00 19
3 2022-10-27 10:30:00 14

우리가 지정한 두 타임스탬프 사이의 줄만 선택된다는 점에 유의하세요.

또한 날짜 값만 사용하여 타임스탬프별로 행을 선택할 수 있습니다.

예를 들어 다음 코드를 사용하여 타임스탬프가 2022-10-27보다 큰 모든 행을 선택할 수 있습니다.

 #convert timestamp column to datetime dtype
df[' tstamp '] = pd. to_datetime (df[' tstamp '])

#select rows with timestamp after 2022-10-27
df[df[' tstamp '] > ' 2022-10-27 ']

	tstamp sales
3 2022-10-27 10:30:00 14
4 2022-10-27 14:25:00 14
5 2022-10-28 01:15:27 11

tsamp 열의 값이 2022-10-27보다 이후인 행만 선택됩니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas에서 DateTime을 날짜로 변환하는 방법
Pandas에서 열을 DateTime으로 변환하는 방법
Pandas DataFrame을 날짜별로 정렬하는 방법