Pandas에서 추가로 알아두면 좋은 datetime 메서드

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이 연습은 강의의 일부입니다

Python에서 날짜와 시간 다루기

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4.8+

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허리케인(사이클론 또는 태풍으로도 알려져 있음)은 매년 여러 차례 미국 플로리다주를 강타합니다. 이 과정의 시작으로, 1950년 이후 플로리다에 상륙한 모든 허리케인의 날짜를 바탕으로 Python에서 날짜 객체를 다루는 방법을 배웁니다. Python이 날짜를 처리하는 방식, 자주 쓰는 날짜 연산, 혼동을 피하기 위한 올바른 날짜 형식 지정법을 익힙니다.

Exercise 1: Python의 날짜 Exercise 2: 무슨 요일이었을까요?Exercise 3: 얼마나 많은 허리케인이 일찍 왔을까요?Exercise 4: 날짜로 계산하기 Exercise 5: 날짜 빼기 Exercise 6: 달력 월별 사건 수 세기 Exercise 7: 날짜 목록 정렬하기 Exercise 8: 날짜를 문자열로 변환하기 Exercise 9: 보기 좋은 형식으로 날짜 출력하기 Exercise 10: 여러 방식으로 날짜 표현하기

세계 여러 도시에서 자전거 공유 프로그램이 빠르게 확산되었고, 다행히 모든 이동 기록이 남아 있어요! 워싱턴 D.C.의 한 자전거를 중심으로 모든 출발과 도착 데이터를 사용해 날짜와 시간을 함께 다루는 연습을 합니다. 텍스트에서 날짜와 시간을 파싱하고, 이용 피크 시간을 분석하고, 주행 시간을 계산하는 등 다양한 작업을 진행합니다.

Exercise 1: 날짜와 시간 Exercise 2: 직접 datetime 만들기 Exercise 3: 정오 이전과 이후의 이벤트 수 세기 Exercise 4: datetime 출력과 파싱 Exercise 5: 문자열을 datetime으로 변환하기 Exercise 6: 문자열 쌍을 datetime으로 파싱하기 Exercise 7: strftime()로 ISO 형식 다시 만들기 Exercise 8: Unix 타임스탬프 Exercise 9: 지속 시간 다루기 Exercise 10: datetime 쌍을 기간으로 변환하기 Exercise 11: 평균 이동 시간 Exercise 12: 시간이 어려운 이유, 길고 짧은 이야기

이번 장에서는 많은 사람이 가장 어려워하는 시간 관련 주제, 즉 시간대와 서머타임을 자신 있게 다루는 법을 배웁니다. 자전거 데이터 분석을 이어가며 전 세계 시계를 비교하는 방법, "spring forward"와 "fall back" 상황을 안정적으로 처리하는 방법, 그리고 dateutil 라이브러리에서 최신 시간대 데이터를 가져오는 방법을 학습합니다.

Exercise 1: UTC 오프셋 Exercise 2: 타임존 인식 datetime 만들기 Exercise 3: 시간대 설정하기 Exercise 4: UTC 기준으로 자전거는 몇 시에 출발했나요?Exercise 5: 시간대 데이터베이스 Exercise 6: 자전거 이용 기록에 올바른 시간대 적용하기 Exercise 7: 자전거는 몇 시에 출발했을까요? (Global edition)Exercise 8: 서머타임 시작하기 Exercise 9: 일광 절약 시간제 전후로 몇 시간이 지났을까요?Exercise 10: 10년 동안의 3월 29일 Exercise 11: 서머타임 종료 Exercise 12: 모호한 datetime 찾기 Exercise 13: fold로 서머타임 데이터 정제하기

마지막 장에서는 표준 Python에서 배운 날짜와 시간 처리 방법을 Pandas로 확장해 적용합니다. 각 자전거 주행에 대해 출발·도착 지점, 연간 회원 여부 같은 추가 정보를 활용해 데이터를 더 깊이 탐색합니다. 이 장에서는 시간에 따른 그룹화와 시각화 같은 강력한 Pandas 연산을 다룹니다.

Exercise 1: Pandas에서 날짜와 시간 데이터 읽기 Exercise 2: Pandas에서 CSV 파일 불러오기 Exercise 3: timedelta 열 만들기 Exercise 4: Pandas에서 datetime 데이터 요약하기 Exercise 5: 기쁨 주행은 몇 건일까요?Exercise 6: 밖이 점점 추워지네요, W20529 Exercise 7: 시간에 따른 회원 vs 비회원 라이더 Exercise 8: groupby()와 resample() 결합하기 Exercise 9: Pandas에서 추가로 알아두면 좋은 datetime 메서드

현재 연습

Exercise 10: Pandas에서의 시간대 처리 Exercise 11: 요일별로 얼마나 오래 탔을까요?Exercise 12: 라이드 사이에 얼마나 걸렸을까요?Exercise 13: 마무리