[PYTHON/PANDAS] DataFrame 클래스 : resample 메소드를 사용해 시계열에서 다른 주기로 리샘플링하는 datetimeIndexResampler 객체 만들기

■ DataFrame 클래스의 resample 메소드를 사용해 시계열에서 다른 주기로 리샘플링하는 datetimeIndexResampler 객체를 만드는 방법을 보여준다.

▶ main.py


import pandas as pd

sourceDataFrame = pd.read_csv("air_quality_no2_long.csv", parse_dates = ["date.utc"])

renameDataFrame = sourceDataFrame.rename(columns = {"date.utc" : "datetime"})

pivotDataFrame = renameDataFrame.pivot(index = "datetime", columns = "location", values = "value")

datetimeIndexResampler = pivotDataFrame.resample("ME")

import pandas as pd

sourceDataFrame = pd.read_csv("air_quality_no2_long.csv", parse_dates = ["date.utc"])

renameDataFrame = sourceDataFrame.rename(columns = {"date.utc" : "datetime"})

pivotDataFrame = renameDataFrame.pivot(index = "datetime", columns = "location", values = "value")

datetimeIndexResampler = pivotDataFrame.resample("ME")

※ DataFrame 클래스의 resample 메소드 인자 값

• Y 또는 A : 연말 기준
• YS 또는 AS : 연초 기준
• YE 또는 AE : 연말 기준
• M : 월말 기준
• MS : 월초 기준
• ME : 월말 기준
• D : 일별
• B : 업무일별

• H : 시간별
• T : 분별
• S : 초별

• W : 주 단위 (기본적으로 일요일 기준)
• W-MON : 월요일 기준 주
• W-TUE : 화요일 기준 주
• W-WED : 수요일 기준 주
• W-THU : 목요일 기준 주
• W-FRI : 금요일 기준 주
• W-SAT : 토요일 기준 주
• W-SUN : 일요일 기준 주

• 2D : 2일 단위
• 3H : 3시간 단위
• 4T : 4분 단위

▶ requirements.txt


numpy==2.1.2
pandas==2.2.3
python-dateutil==2.9.0.post0
pytz==2024.2
six==1.16.0
tzdata==2024.2

numpy==2.1.2

pandas==2.2.3

python-dateutil==2.9.0.post0

pytz==2024.2

six==1.16.0

tzdata==2024.2

※ pip install pandas 명령을 실행했다.

air_quality_no2_long.csv