[pandas] .resample 시계열 자료 시간간격 리샘플링하기

시간 데이터를 DataFrame으로 처리할 때 Pandas resample() 함수를 사용하여 시간을 재조정 할 수 있다.

import pandas as pd
df = pd.read_csv("../input/bigdatacertificationkr/basic2.csv", parse_dates=['Date'], index_col=0)

시계열 데이터를 불러옵니다.

주 단위의 컬럼 합계를 구해보자!  

resample('W') 사용

df_w = df.resample('W').sum()
df_w

Date 컬럼을 보면 주 단위로 변경 된 것을 볼 수 있다. 

 

 

월 단위의 컬럼 합계를 구해보자.

resample('M') 사용

df_m = df.resample('M').sum()
df_m

Date 컬럼을 보면 월(마지막날 기준) 단위로 변경 된 것을 볼 수 있다. 

resample('MS') 사용

df_ms = df.resample('MS').sum()
df_ms

Date 컬럼을 보면 월(시작 일 기준) 단위로 변경 된 것을 볼 수 있다. 

 

 

 

주기 단위 정리

날짜 오프셋빈도 문자열설명

참고: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/window.html

DateOffset	없음	일반 오프셋 클래스, 기본값은 절대 24시간입니다.
BDay또는BusinessDay	'B'	영업일(평일)
CDay또는CustomBusinessDay	'C'	맞춤 영업일
Week	'W'	일주일, 선택적으로 요일에 고정
WeekOfMonth	'WOM'	매월 y번째 주의 x번째 날
LastWeekOfMonth	'LWOM'	매월 마지막 주의 x번째 날
MonthEnd	'M'	역월말
MonthBegin	'MS'	역월 시작
BMonthEnd또는BusinessMonthEnd	'BM'	영업 월말
BMonthBegin또는BusinessMonthBegin	'BMS'	영업월 시작
CBMonthEnd또는CustomBusinessMonthEnd	'CBM'	맞춤형 영업 월말
CBMonthBegin또는CustomBusinessMonthBegin	'CBMS'	맞춤형 비즈니스 월 시작
SemiMonthEnd	'SM'	15일(또는 다른 day_of_month) 및 역월말
SemiMonthBegin	'SMS'	15일(또는 다른 day_of_month) 및 역월 시작
QuarterEnd	'Q'	달력 분기말
QuarterBegin	'QS'	달력 분기 시작
BQuarterEnd	'BQ	사업 분기말
BQuarterBegin	'BQS'	사업 분기 시작
FY5253Quarter	'REQ'	소매(일명 52-53주) 분기
YearEnd	'A'	달력 연말
YearBegin	'AS'또는'BYS'	역년 시작
BYearEnd	'BA'	사업연말
BYearBegin	'BAS'	사업 연도 시작
FY5253	'RE'	소매(일명 52-53주) 연도
Easter	없음	부활절
BusinessHour	'BH'	영업시간
CustomBusinessHour	'CBH'	맞춤 업무 시간
Day	'D'	절대적인 하루
Hour	'H'	한 시간
Minute	'T'또는'min'	1분
Second	'S'	일초
Milli	'L'또는'ms'	1밀리초
Micro	'U'또는'us'	1마이크로초
Nano	'N'	1나노초