Pandas를 활용한 시계열 데이터 분석 심층 가이드: 날짜/시간 정보 추출 및 활용법

핵심 기술

Pandas 라이브러리는 주가, 날씨, 서버 로그 등 다양한 분야에서 발생하는 시계열 데이터를 효과적으로 파싱, 인덱싱, 리샘플링 및 분석하기 위한 강력한 도구를 제공합니다. 이 가이드에서는 Pandas의 .dt 접근자를 활용하여 날짜/시간 데이터에서 요일, 월, 연도, 시간, 분, 초, 연중 주차, 분기, 반기 등의 유용한 정보를 추출하고 활용하는 방법을 다룹니다.

기술적 세부사항

• 날짜/시간 변환: 시계열 분석 전, 날짜 컬럼을 pd.to_datetime()을 사용하여 datetime 객체로 변환하는 것이 필수적입니다.
• 요일 정보 추출:
  • df['date'].dt.weekday: 요일을 숫자로 추출 (월요일=0, 일요일=6).
  • df['date'].dt.day_name(): 요일 이름을 문자열로 추출 (예: 'Monday').
  • df['date'].dt.strftime('%a'): 요일의 약어 추출 (예: 'Mon').
  • df['date'].dt.weekday >= 5: 주말 여부 판단 (True/False).
• 시간 정보 추출:
  • .dt.hour: 시간 (0-23).
  • .dt.minute: 분 (0-59).
  • .dt.second: 초 (0-59).
• 월 정보 추출:
  • df['date'].dt.month: 월을 숫자로 추출 (1-12).
  • df['date'].dt.month_name(): 월 이름을 문자열로 추출 (예: 'January').
  • df['month_name'].str[:3]: 월 이름의 세 글자 약어 추출.
• 분기 및 반기:
  • df['date'].dt.quarter - 1: 분기를 0-기반 인덱스로 추출.
  • np.where(df['month'] < 6, 0, 1): 월을 기준으로 연도의 상반기(0)와 하반기(1)를 구분합니다.
• 연중 주차: df['date'].dt.isocalendar().week를 사용하여 ISO 8601 표준에 따른 연중 주차를 추출합니다. (Pandas 1.1.0 이상에서 .dt.week 대신 사용 권장)
• 연도 추출: df['date'].dt.year를 사용하여 연도를 정수로 추출하며, 그룹화, 필터링, 연별 추세 분석 등에 유용합니다.
• 일 추출: df['date'].dt.day를 사용하여 월별 일자(1-31)를 추출합니다.
• 사용자 정의 공휴일 및 영업일: pandas.tseries.offsets.CustomBusinessDay를 사용하여 특정 국가의 공휴일을 포함한 영업일을 생성하고 시계열 데이터를 처리할 수 있습니다.
• 달력 빈도 (Calendar Frequencies): .dt.to_period() 메서드를 사용하여 월('M'), 주('W'), 분기('Q'), 연도('Y') 등 다양한 달력 기준의 기간 객체를 생성할 수 있습니다.
• 영업일 빈도 (Business Frequencies): 주말 및 공휴일을 제외한 영업일 기준으로 데이터를 처리하는 빈도(예: 'BM' - Business Month End)를 사용할 수 있습니다.

개발 임팩트

이러한 Pandas의 시계열 처리 기능을 능숙하게 활용하면, 복잡한 시계열 데이터를 효과적으로 전처리하고 필요한 인사이트를 신속하게 도출할 수 있습니다. 이는 금융 데이터 분석, 시스템 성능 모니터링, 사용자 행동 패턴 분석 등 다양한 분야에서 데이터 기반 의사결정을 지원하고 애플리케이션의 성능을 향상시키는 데 직접적인 기여를 합니다. 특히, 영업일 및 공휴일을 고려한 분석은 재무, 물류, 인사와 같은 비즈니스 로직 구현에 필수적입니다.

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(해당 부분에 대한 언급이 원문에 없어 생략합니다.)