Pandas의 시계열

판다스의 시간 처리

to_datetime으로 구문 분석하기

import pandas as pd
d = pd.to_datetime(["2026-01-01", "2026-01-05", "2026-02-10"])
print(d)
print(d.dtype)   # datetime64[ns]

date_range로 날짜 생성하기

rng = pd.date_range("2026-01-01", periods=5, freq="D")
print(rng)
# 2026-01-01 ... 2026-01-05

DatetimeIndex 만들기

ts = pd.Series([10, 12, 9, 15, 11],
               index=pd.date_range("2026-01-01", periods=5, freq="D"))
print(ts)

부분 문자열로 슬라이싱하기

monthly = pd.Series(range(60),
    index=pd.date_range("2026-01-01", periods=60, freq="D"))
print(monthly["2026-02"].head())   # all of February

resample로 다운샘플링하기

weekly = monthly.resample("W").sum()
print(weekly.head())

업샘플링하고 채우기

hourly = ts.resample("12H").ffill()
print(hourly.head())

이동 창

roll = monthly.rolling(window=7).mean()
print(roll.head(10))   # first 6 are NaN (not enough history)

이동 창의 변형

vol = monthly.rolling(7).std()
print(vol.tail())

shift로 지연시키기

df = pd.DataFrame({"sales": [100, 110, 105, 130]})
df["prev"] = df["sales"].shift(1)
df["pct_change"] = (df["sales"] - df["prev"]) / df["prev"]
print(df)

날짜 구성 요소 추출하기

s = pd.Series(pd.date_range("2026-01-01", periods=3, freq="D"))
print(s.dt.dayofweek)   # 0=Monday
print(s.dt.month)

확인 문제

복습