Data Science Academy · 강의

문자열을 날짜시간으로 해석하기

to_datetime과 형식 처리를 알아봅니다

문자열을 날짜시간으로 해석하기은(는) CoddyKit의 무료 Data Science Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 1번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 Data Science Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. Data Science Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

이 강의의 일부는 아직 번역되지 않았으며 영어로 표시됩니다.

Dates Hide as Text

When you load a CSV, dates usually arrive as plain strings. They look right but pandas treats them as text, so date math just won't work yet. 📅

Enter to_datetime

The fix is one function: pd.to_datetime. It scans your text and turns each value into a real timestamp pandas can compute with.

import pandas as pd
ts = pd.to_datetime("2024-03-15")
print(ts)

Convert a Whole Column

Pass a Series and you get back a column of timestamps. This is the everyday move right after loading a table with a date field.

df["date"] = pd.to_datetime(df["date"])

Check the dtype

After converting, the column's dtype becomes datetime64. That single check tells you the parse actually worked and date math is now unlocked.

print(df["date"].dtype)  # datetime64[ns]

Many Formats, One Call

to_datetime is smart: it reads ISO dates, slashes, and even written months automatically. For tidy ISO strings you rarely need to tell it anything else.

pd.to_datetime(["2024-01-01", "Jan 2, 2024"])

Spell Out the Format

When dates are ambiguous, give an explicit format string. It removes guessing and runs much faster on big columns.

pd.to_datetime("15/03/2024", format="%d/%m/%Y")

Day-First Dates

Is 03/04 March or April? Set dayfirst=True so pandas reads the day before the month, matching most European date styles.

pd.to_datetime("03/04/2024", dayfirst=True)

Bad Values Without Crashing

One messy cell can break a whole parse. Use errors="coerce" to turn unparseable values into NaT instead of raising an error.

pd.to_datetime("not-a-date", errors="coerce")  # NaT

Meet NaT

NaT is the datetime version of NaN: a missing timestamp. You can spot these failed parses with isna and decide how to handle them.

df["date"].isna().sum()  # count failed parses

Combine Date and Time Parts

Have separate date and hour columns? Concatenate them into one string, then parse once. You end up with a single clean timestamp.

pd.to_datetime(df["day"] + " " + df["time"])

Parse at Read Time

You can skip a step by parsing during import. Pass parse_dates to read_csv and the column arrives as datetimes already.

pd.read_csv("sales.csv", parse_dates=["date"])

Quick Check

Your date column has a few junk values you want to keep as missing.

Recap: You Can Parse Dates

You turned text into real timestamps with pd.to_datetime, controlled formats, handled bad values with coerce, and even parsed on load. Date math is now within reach. 🎉

자주 묻는 질문

“문자열을 날짜시간으로 해석하기” 강의는 무료인가요?

네 — “문자열을 날짜시간으로 해석하기” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 Data Science Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. Data Science Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“문자열을 날짜시간으로 해석하기”에서 뭘 배우나요?

to_datetime과 형식 처리를 알아봅니다 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 Data Science Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

Data Science Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 Data Science Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 1번째 강의입니다.

“문자열을 날짜시간으로 해석하기” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

이 Data Science Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 Data Science Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

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