안녕하세요, 마유미입니다.

Pandas에 대한 기사를 시리즈로 작성하고 있습니다.

이번은 제29회의 기사가 됩니다.

마지막 기사 에서 Pandas의 시간에 대한 모듈에 대해 씁니다.

이번 기사에서는, 「DatetimeIndex」에 대해서 특화해 써 갑니다.

그럼 바로 시작하겠네요.

DatetimeIndex

DatetimeIndex란 말 그대로, 「시간의 데이터」로 인덱스를 만들 수 있습니다.

이전 기사에서 소개한 Pandas의 『TimeStamp』는 어느 1점의 시간에 관한 데이터였지만, DatetimeIndex는 TimeStamp가 복수 모인 것이 됩니다.

그래서 목록에 넣고 인수로 전달하여 DatetimeIndex를 만듭니다.

아래의 스쿠쇼와 같이, 미리, 리스트에 넣은 TimeStamp를 변수에 대입해 그 변수를 인수로서 건네도 좋고,



리스트형 데이터를 변수에 대입하지 않고, 리스트형 데이터 자체를 그대로 인수로서 건네주어도 괜찮습니다.



또한 인수로 전달할 목록의 항목은

2020/03/06

2020/June/12

2020,03, 12

하이픈에서도, 슬래시에서도 영어로 표기해도, 제대로 인식되는 것은 전회의 기사에서도 써 주신 대로입니다.

또한 파이썬에 내장 된 type 함수로 데이터 유형을 검사해도 제대로 DatetimeIndex로 표시됩니다.




인용 소스 : Pandas 문서

문서에도 쓰여진 대로, 1-dimensional(1차원) 데이터를 data라는 파라미터에 인수로서 건네주면 DatetimeIndex를 만들 수 있습니다. (1-dimensional 데이터는 무엇? 이라고 하는 분은 여기 를 참고로 부디)

DatetimeIndex를 사용하여 Series 만들기

모처럼 DatetimeIndex를 만들었으므로 Series의 인덱스로 만들어 보겠습니다.

요약

이번 기사는 이 정도로 끝납니다.

다음 번은 『.to_datetime()』메소드에 대해 기사로 해 나가겠네요.