Python Pandas – 주어진 BusinessDay 오프셋 객체에 적용된 빈도의 이름 반환하기

Pandas에서 주어진 BusinessDay 오프셋 객체에 적용된 빈도(frequency)의 이름을 확인하려면 BusinessDay.name 속성을 사용하면 됩니다. 이 속성은 해당 오프셋이 나타내는 빈도의 이름을 문자열로 반환해 줍니다.

필요한 라이브러리 가져오기

먼저 필요한 라이브러리를 임포트합니다.

import datetime
import pandas as pd

타임스탬프 설정

Pandas에서 타임스탬프 객체를 생성합니다.

timestamp = pd.Timestamp('2021-10-30 01:55:02.000045')

BusinessDay 오프셋 생성

BusinessDay는 DateOffset의 하위 클래스로, 영업일 기준의 날짜 연산에 사용됩니다. 여기서는 시간과 분 단위의 추가 오프셋을 지정하여 생성합니다.

bdOffset = pd.tseries.offsets.BusinessDay(offset = datetime.timedelta(hours = 8, minutes = 10))

업데이트된 타임스탬프 출력

생성한 오프셋을 원래 타임스탬프에 더하면 다음과 같이 업데이트된 결과를 얻을 수 있습니다.

print("\nUpdated Timestamp...\n", timestamp + bdOffset)

빈도 이름 반환하기

주어진 BusinessDay 객체에 적용된 빈도의 이름은 name 속성으로 확인할 수 있습니다.

print("\nThe name of the frequency on the BusinessDay object..\n", bdOffset.name)

전체 예제 코드

다음은 위 과정을 모두 포함한 전체 코드입니다.

import datetime
import pandas as pd

# Pandas에서 타임스탬프 객체 설정
timestamp = pd.Timestamp('2021-10-30 01:55:02.000045')

# 타임스탬프 출력
print("Timestamp...\n", timestamp)

# BusinessDay 오프셋 생성
# BusinessDay는 DateOffset의 하위 클래스입니다.
bdOffset = pd.tseries.offsets.BusinessDay(offset = datetime.timedelta(hours = 8, minutes = 10))

# BusinessDay 오프셋 출력
print("\nBusinessDay Offset...\n", bdOffset)

# 업데이트된 타임스탬프 출력
print("\nUpdated Timestamp...\n", timestamp + bdOffset)

# 주어진 BusinessDay 객체에 적용된 빈도를 문자열로 반환
print("\nFrequency on the given BusinessDay Offset...\n", bdOffset.freqstr)

# 주어진 BusinessDay 객체에 적용된 빈도의 이름 반환
print("\nThe name of the frequency on the BusinessDay object..\n", bdOffset.name)

실행 결과

위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 출력됩니다.

Timestamp...
 2021-10-30 01:55:02.000045

BusinessDay Offset...
 <BusinessDay: offset=datetime.timedelta(seconds=29400)>

Updated Timestamp...
 2021-11-01 10:05:02.000045

Frequency on the given BusinessDay Offset...
 B+8H10Min

The name of the frequency on the BusinessDay object..
 B

정리

결과에서 볼 수 있듯이 freqstr 속성은 'B+8H10Min'처럼 상세한 빈도 정보를 문자열로 반환하는 반면, name 속성은 'B'와 같이 간결한 빈도 이름만 반환합니다. 두 속성의 차이를 이해하면 날짜 오프셋 객체를 더 효과적으로 활용할 수 있습니다.