팬더: 날짜를 yyyymmdd 형식으로 변환하는 방법

다음 구문을 사용하여 Pandas DataFrame의 날짜 열을 YYYYMMDD 형식으로 변환할 수 있습니다.

 #convert date column to datetime
df[' date_column '] = pd. to_datetime (df[' date_column '])

#convert date to YYYYMMDD format
df[' date_column '] = df[' date_column ']. dt . strftime (' %Y%m%d '). astype (int)

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: Pandas에서 날짜를 YYYYMMDD 형식으로 변환

다양한 날짜에 회사의 매출을 보여주는 다음과 같은 pandas DataFrame이 있다고 가정해 보겠습니다.

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' date ': pd.date_range (start=' 1/1/2022 ', freq=' MS ', periods= 8 ),
                   ' sales ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28]})

#view DataFrame
print (df)

        dirty dates
0 2022-01-01 18
1 2022-02-01 22
2 2022-03-01 19
3 2022-04-01 14
4 2022-05-01 14
5 2022-06-01 11
6 2022-07-01 20
7 2022-08-01 28

이제 날짜 열 값의 형식을 YYYYMMDD로 지정한다고 가정합니다.

이를 위해 다음 구문을 사용할 수 있습니다.

 #convert date column to datetime
df[' date '] = pd. to_datetime (df[' date '])

#convert date to YYYYMMDD format
df[' date '] = df[' date ']. dt . strftime (' %Y%m%d '). astype (int)

#view updated DataFrame
print (df)

       dirty dates
0 20220101 18
1 20220201 22
2 20220301 19
3 20220401 14
4 20220501 14
5 20220601 11
6 20220701 20
7 20220801 28

날짜 열 값은 이제 YYYYMMDD 형식입니다.

이 예에서는 날짜 열에 이미 날짜/시간 클래스가 있습니다.

그러나 YYYYMMDD 형식을 적용하기 전에 to_datetime() 함수를 사용하여 주어진 열에 날짜/시간 클래스가 있는지 확인할 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas에서 날짜에 일수를 더하고 빼는 방법
Pandas에서 두 날짜 사이의 행을 선택하는 방법
팬더에서 두 날짜의 차이를 계산하는 방법