월별 데이터를 주별 데이터로 변환하기

앞서 영상에서 .reindex()를 사용해 기존 시계열 데이터를 다른 빈도의 DateTimeIndex에 맞추는 방법을 배웠습니다.

이번에는 월별 데이터를 직접 만들고, 다양한 채우기 옵션을 적용하면서 주별 빈도로 변환하는 실습을 해보겠습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 시계열 데이터 다루기

강의 보기

연습 안내

pandas는 pd로 이미 임포트되어 있으며, start 및 end 날짜도 미리 정의되어 있습니다.

pd.date_range에 start, end와 빈도 별칭 'M'을 사용하여 monthly_dates를 생성하세요.
data 인수로 리스트 [1, 2]를 전달하고 monthly_dates를 index로 사용하여 pd.Series monthly를 생성한 후 출력하세요.
pd.date_range에 start, end와 빈도 별칭 'W'를 사용하여 weekly_dates를 생성하세요.
monthly에 .reindex()를 세 번 적용하세요: 먼저 추가 옵션 없이, 그다음 bfill, 마지막으로 ffill을 사용하여 각각의 결과를 print()로 출력하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Set start and end dates
start = '2016-1-1'
end = '2016-2-29'

# Create monthly_dates here
monthly_dates = ____

# Create and print monthly here
monthly = ____
print(____)

# Create weekly_dates here
weekly_dates = ____

# Print monthly, reindexed using weekly_dates
print(____)
print(____)
print(____)

코드 편집 및 실행