Pandas: 열에서 가장 오래된 날짜를 찾는 방법

다음 방법을 사용하여 Pandas DataFrame 열에서 가장 오래된 날짜를 찾을 수 있습니다.

방법 1: 열에서 가장 오래된 날짜 찾기

 df[' date_column ']. min ()

방법 2: 열에서 날짜가 가장 오래된 행 찾기

 df. iloc [df[' date_column ']. argmin ()]

다음 예는 다음 pandas DataFrame에서 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' date ': pd.to_datetime (['2022-04-01', '2022-02-12',
                                           '2022-06-13', '2022-02-04',
                                           '2022-07-01', '2022-02-19',
                                           '2022-12-03', '2022-04-04']),
                   ' sales ': [12, 15, 24, 24, 14, 19, 12, 38]})

#view DataFrame
print (df)

        dirty date
0 2022-04-01 12
1 2022-02-12 15
2 2022-06-13 24
3 2022-02-04 24
4 2022-07-01 14
5 2022-02-19 19
6 2022-12-03 12
7 2022-04-04 38

예 1: 열에서 가장 오래된 날짜 찾기

다음 코드를 사용하여 DataFrame의 날짜 열에서 가장 오래된 날짜를 찾을 수 있습니다.

 #find earliest date in 'date' column
df[' date ']. min ()

Timestamp('2022-02-04 00:00:00')

결과를 보면 날짜 열의 가장 오래된 날짜가 2022년 2월 4일임을 알 수 있습니다.

참고 : 가장 최근 날짜를 찾으려면 코드에서 min()을 max() 로 바꾸면 됩니다.

예시 2: 열에서 가장 오래된 날짜가 있는 행 찾기

다음 코드를 사용하여 DataFrame의 날짜 열에서 가장 오래된 날짜가 있는 행을 찾을 수 있습니다.

 #find row with earliest date in 'date' column
df. iloc [df[' date ']. argmin ()]

date 2022-02-04 00:00:00
dirty 24
Name: 3, dtype: object

출력에는 날짜 열에서 가장 오래된 날짜가 포함된 전체 행이 표시됩니다.

예를 들어 이 행에서 다음 값을 볼 수 있습니다.

• 날짜 : 2022년 2월 4일
• 더러운 : 24

날짜가 가장 오래된 행의 인덱스 위치만 알고 싶다면 다음과 같이 .iloc를 .index 로 바꿀 수 있습니다.

 #find index position of row with earliest date in 'date' column
df. index [df[' date ']. argmin ()]

3

이는 인덱스 위치 3 의 행에 날짜 열에서 가장 오래된 날짜가 포함되어 있음을 나타냅니다.

참고 : 가장 최근 날짜의 행을 찾으려면 코드에서 argmin()을 argmax() 로 바꾸면 됩니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas에서 날짜에 일수를 더하고 빼는 방법
Pandas에서 두 날짜 사이의 행을 선택하는 방법
Pandas에서 연도, 월, 일로 날짜 열을 만드는 방법