[Python] 요일 구하기 (datetime)

 

차례

1. 요일 구하기

2. 응용하기

 

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파이썬 datetime 모듈은 닥터스트레인지의 '아가모토의 눈'과 같습니다.

사용자가 시간 데이터를 효과적으로 조작할 수 있게 도와줍니다. 

예제파일을 통해 날짜데이터를 요일로 변환 후 활용하는 방법을 배워보겠습니다.

 

예제파일

youtube.csv

10.10MB

 

 

 

1. 요일 구하기

 

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('youtube.csv')
df

'youtube.csv' 데이터 프레임을 확인합니다.

 

df.info()

날짜 데이터가 있는 trending_date2 칼럼의 데이터타입은 object입니다.

날짜 관련 함수를 적용하기 위해서, 데이터 타입을 datetime으로 변경합니다.

 

df['trending_date2'] = pd.to_datetime(df['trending_date2'])
df['trending_date2']

데이터타입 변경은 pandas 모듈에 포함되어 있습니다.

to_datetime 함수를 통해 데이터타입을 변경합니다.

 

df['day_name'] = df['trending_date2'].dt.day_name()
df['day_name']

dt는 pandas에서 데이터 타입 datetime64에 대해 제공하는 연산기능입니다.

dt.day_name 함수를 통해 일자를 요일로 변경할 새로운 칼럼을 만듭니다.

 

 

 

2. 응용하기

 

퀴즈

일요일에  인기있었던 영상들중 가장많은 영상 종류(categoryId)는 무엇인가?

 

정답

>>> df['trending_date2'] = pd.to_datetime(df['trending_date2'])
>>> cond1 = df['trending_date2'].dt.day_name() == 'Sunday'
>>> df.loc[cond1]['categoryId'].value_counts().index[0]

24

 

해설

cond1 = df['trending_date2'].dt.day_name() == 'Sunday'
df.loc[cond1]

조건문('일요일에 해당되는 날짜') 만든 후 데이터프레임에 적용합니다.

 

cond1 = df['trending_date2'].dt.day_name() == 'Sunday'
df.loc[cond1]['categoryId'].value_counts()

'categoryId' 칼럼을 기준으로 value_counts 함수를 사용하여  행의 개수를 헤아립니다. 

 

cond1 = df['trending_date2'].dt.day_name() == 'Sunday'
df.loc[cond1]['categoryId'].value_counts().index[0]

>>> 24

categoryId 값이 가장 많은 행을 선택합니다. 

value_counts의 기본 정렬값은 내림차순이므로 index[0] 입력시 가장 많은 기준index가 나옵니다.

 

 

 

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