문자열 DateTime을 Python datetime 객체로 변환

문자열 DateTime을 Python datetime 객체로 변환
문자열 DateTime을 Python datetime 객체로 변환
Alice Dupont
2024년 7월 7일 일요일 오후 7:25:30

Python에서 DateTime 문자열 처리

대규모 데이터 세트로 작업할 때 문자열로 저장된 날짜 및 시간 정보를 접하는 것이 일반적입니다. 날짜-시간 조작이나 분석을 수행하려면 이러한 문자열 표현을 Python 날짜/시간 객체로 변환하는 것이 필수적입니다. 이 작업은 날짜-시간 문자열을 구문 분석하고 변환하는 효율적인 방법을 제공하는 Python의 내장 라이브러리를 사용하여 간단합니다.

이 기사에서는 "2005년 6월 1일 오후 1시 33분" 및 "1999년 8월 28일 오전 12시"와 같은 날짜-시간 문자열을 Python 날짜/시간 객체로 변환하는 방법을 살펴보겠습니다. 이 프로세스는 날짜-시간 데이터가 쉽게 조작되고 분석될 수 있는 형식인지 확인하는 데 중요합니다. 이러한 전환을 달성하기 위한 방법과 모범 사례를 살펴보겠습니다.

명령 설명
datetime.strptime() 지정된 형식을 기반으로 문자열을 날짜/시간 객체로 구문 분석합니다.
map() 입력 목록의 모든 항목에 함수를 적용합니다.
lambda 단기 사용을 위한 익명 함수를 만듭니다.
pd.Series() 팬더의 목록에서 1차원 배열과 같은 객체를 만듭니다.
pd.to_datetime() 선택적으로 지정된 형식을 사용하여 인수를 팬더의 날짜/시간으로 변환합니다.
append() 목록 끝에 요소를 추가합니다.

변환 프로세스 이해

첫 번째 스크립트에서는 Python의 내장 기능을 활용합니다. datetime 날짜-시간 문자열을 다음으로 변환하는 모듈 datetime 사물. 그만큼 datetime.strptime() 함수는 지정된 형식을 기반으로 문자열을 구문 분석하는 데 사용됩니다. 여기서는 형식을 다음과 같이 정의합니다. 삼, 이는 지정된 날짜-시간 문자열에 해당합니다. 그만큼 for 루프는 목록의 각 날짜-시간 문자열을 반복하여 이를 datetime 객체에 추가하고 datetime_objects 목록. 이 접근 방식은 간단하고 가독성과 단순성이 가장 중요한 시나리오에 이상적입니다.

두 번째 스크립트는 다음을 사용하여 보다 간결한 방법을 보여줍니다. list comprehension 그리고 map() 기능. 여기에서 우리는 lambda 기능하다 map(), 적용됩니다 datetime.strptime() 각 항목에 date_strings 목록. 이 방법은 효율적이고 코드의 구두 성을 줄이며 간결한 솔루션을 찾는 숙련 된 개발자에게 탁월한 선택이됩니다. 두 스크립트는 동일한 목표를 달성합니다. 날짜 시간 문자열을 datetime 하지만 다양한 코딩 기본 설정에 적합한 다양한 스타일을 제공합니다.

DateTime 변환을 위해 Pandas 활용

세 번째 스크립트에서는 우리가 사용합니다 pandas 대규모 데이터 세트를 처리하는 데 매우 효율적인 라이브러리입니다. 우리는 pandas Series 날짜-시간 문자열 목록에서. 그만큼 pd.to_datetime() 그런 다음 함수를 사용하여 변환합니다. Series 에게 datetime 사물. 이 방법은 광범위한 데이터를 처리할 때 특히 강력합니다. pandas 데이터 조작 및 분석을 위한 다양한 기능을 제공합니다.

사용 pandas 특히 데이터프레임 작업 시 날짜-시간 데이터 처리 및 변환 프로세스를 단순화합니다. 그만큼 pd.to_datetime() 함수는 다목적이며 다양한 날짜-시간 형식을 처리할 수 있어 데이터 과학자와 분석가를 위한 강력한 도구입니다. 전반적으로 세 스크립트는 날짜-시간 문자열을 다음으로 변환하는 다양한 방법을 보여줍니다. datetime 다양한 요구 사항과 전문 지식 수준을 충족하는 Python의 객체입니다.

날짜 문자열을 Python datetime 객체로 변환

날짜/시간 모듈이 있는 Python

from datetime import datetime

date_strings = ["Jun 1 2005 1:33PM", "Aug 28 1999 12:00AM"]
datetime_objects = []

for date_str in date_strings:
    dt_obj = datetime.strptime(date_str, "%b %d %Y %I:%M%p")
    datetime_objects.append(dt_obj)

print(datetime_objects)

Python에서 DateTime 문자열을 효율적으로 구문 분석하기

목록 이해와 지도를 갖춘 Python

from datetime import datetime

date_strings = ["Jun 1 2005 1:33PM", "Aug 28 1999 12:00AM"]

datetime_objects = list(map(lambda x: datetime.strptime(x, "%b %d %Y %I:%M%p"), date_strings))

print(datetime_objects)

Python에서 날짜 문자열을 datetime 객체로 변환

Pandas 라이브러리가 포함된 Python

import pandas as pd

date_strings = ["Jun 1 2005 1:33PM", "Aug 28 1999 12:00AM"]
date_series = pd.Series(date_strings)

datetime_objects = pd.to_datetime(date_series, format="%b %d %Y %I:%M%p")

print(datetime_objects)

대체 날짜 구문 분석 기술 탐색

날짜-시간 문자열을 날짜/시간 객체로 변환하는 또 다른 중요한 측면은 데이터세트에 나타날 수 있는 다양한 날짜-시간 형식을 처리하는 것입니다. 다양한 소스의 데이터가 단일 형식을 따르지 않는 경우가 많으므로 보다 유연한 구문 분석 방법이 필요합니다. 그러한 방법 중 하나는 dateutil.parser 형식을 명시적으로 지정할 필요 없이 다양한 날짜 형식을 구문 분석할 수 있는 모듈입니다. 이는 다양하거나 일관성이 없는 데이터 소스를 처리할 때 특히 유용할 수 있습니다.

사용하여 dateutil.parser.parse() 기능은 날짜 형식을 자동으로 감지하여 변환 프로세스를 단순화합니다. 이 접근 방식은 미리 정의된 형식 문자열의 필요성을 최소화하고 잠재적인 오류를 줄입니다. 또한 더 복잡한 데이터 세트의 경우 이 방법을 오류 처리 기술과 결합하여 강력하고 안정적인 데이터 처리를 보장할 수 있습니다. 이러한 대체 구문 분석 기술을 탐색함으로써 개발자는 더 광범위한 데이터 시나리오에 맞는 보다 다양하고 탄력적인 날짜-시간 변환 스크립트를 만들 수 있습니다.

Python의 DateTime 변환에 대한 일반적인 질문 및 솔루션

  1. 동일한 목록에서 다른 날짜 형식을 어떻게 처리합니까?
  2. 당신은 사용할 수 있습니다 dateutil.parser.parse() 다양한 날짜 형식을 자동으로 감지하고 구문 분석하는 기능입니다.
  3. 목록에 잘못된 날짜 형식이 있으면 어떻게 됩니까?
  4. 유효하지 않은 형식에 대한 예외를 포착하고 처리하려면 구문 분석 코드 주변에 Try-Exception 블록을 사용하세요.
  5. 시간대를 사용하여 날짜를 변환할 수 있나요?
  6. 예, dateutil.parser 시간대 정보가 포함된 날짜-시간 문자열을 처리할 수 있습니다.
  7. 날짜/시간 객체를 다시 문자열로 변환하려면 어떻게 해야 합니까?
  8. 사용 datetime.strftime() 날짜/시간 객체를 문자열로 형식화하는 메서드입니다.
  9. 날짜-시간 문자열의 대규모 목록을 구문 분석하는 속도를 높이는 방법이 있습니까?
  10. 벡터화된 작업을 사용하는 것을 고려해보세요. pandas 대규모 데이터 세트의 효율적인 처리를 위해.
  11. 현지화된 날짜 형식을 처리할 수 있나요?
  12. 예, 구문 분석 기능에서 로캘을 지정하거나 현지화된 날짜 형식을 처리하기 위해 로캘별 라이브러리를 사용하세요.
  13. 날짜 문자열에 추가 텍스트가 포함되어 있으면 어떻게 되나요?
  14. 구문 분석하기 전에 정규식을 사용하여 날짜 부분을 추출합니다.
  15. 구분 기호가 다른 날짜를 어떻게 처리합니까?
  16. 그만큼 dateutil.parser 구분 기호를 유연하게 사용할 수 있으며 다양한 구분 기호를 처리할 수 있습니다.
  17. 누락된 구성 요소가 있는 날짜를 구문 분석할 수 있나요?
  18. 예, dateutil.parser 제공되지 않은 경우 현재 연도와 같은 누락된 구성 요소를 추론할 수 있습니다.

날짜-시간 변환에 대한 결론

요약하자면, Python에서 날짜-시간 문자열을 날짜/시간 객체로 변환하는 것은 datetime 모듈, 목록 이해 및 팬더 라이브러리와 같은 다양한 접근 방식을 사용하여 효율적으로 달성할 수 있습니다. 각 방법은 데이터 세트의 복잡성과 크기에 따라 고유한 이점을 제공합니다. 개발자는 이러한 기술을 이해하고 활용함으로써 데이터 분석 및 처리 작업에 중요한 정확하고 효율적인 날짜-시간 조작을 보장할 수 있습니다.