Python Pandas – DateTimeIndex에서 빈도(Frequency) 추출하는 방법

Pandas에서 DateTimeIndex에 설정된 빈도(frequency)를 확인하려면 DateTimeIndex.freq 속성을 사용하면 됩니다. 이 속성은 해당 인덱스가 가진 시간 간격 정보를 빈도 객체 형태로 그대로 반환합니다.

필요한 라이브러리 가져오기

먼저 Pandas 라이브러리를 임포트합니다.

import pandas as pd

DatetimeIndex 생성하기

주기(periods)를 6으로, 빈도(freq)를 'D'(일 단위)로 지정하여 DatetimeIndex를 생성합니다. 시간대(timezone)는 호주 애들레이드인 'Australia/Adelaide'로 설정합니다.

datetimeindex = pd.date_range('2021-10-20 02:30:50', periods=6, tz='Australia/Adelaide', freq='D')

DateTimeIndex 출력하기

생성된 DateTimeIndex를 화면에 표시합니다.

print("DateTimeIndex...\n", datetimeindex)

DateTimeIndex의 빈도 출력하기

이어서 .freq 속성을 사용해 인덱스에 설정된 빈도를 확인합니다.

print("DateTimeIndex frequency...\n", datetimeindex.freq)

전체 예제 코드

지금까지 설명한 내용을 하나로 정리한 전체 코드는 다음과 같습니다.

import pandas as pd

# 주기 6, 빈도 'D'(일 단위)로 DatetimeIndex 생성
# 시간대는 Australia/Adelaide로 지정
datetimeindex = pd.date_range('2021-10-20 02:30:50', periods=6, tz='Australia/Adelaide', freq='D')

# DateTimeIndex 출력
print("DateTimeIndex...\n", datetimeindex)

# DateTimeIndex 빈도 출력
print("DateTimeIndex frequency...\n", datetimeindex.freq)

실행 결과

위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 출력됩니다.

DateTimeIndex...
DatetimeIndex(['2021-10-20 02:30:50+10:30', '2021-10-21 02:30:50+10:30',
'2021-10-22 02:30:50+10:30', '2021-10-23 02:30:50+10:30',
'2021-10-24 02:30:50+10:30', '2021-10-25 02:30:50+10:30'],
dtype='datetime64[ns, Australia/Adelaide]', freq='D')
DateTimeIndex frequency...
<Day>

추가 팁

참고: date_range() 호출 시 freq 매개변수를 지정하지 않으면 datetimeindex.freq는 None을 반환합니다. 또한 이미 생성된 DateTimeIndex의 빈도를 다른 간격으로 변경하고 싶다면 asfreq() 메서드를 활용할 수 있습니다. 이처럼 .freq 속성은 시계열 데이터의 리샘플링이나 오프셋 계산 작업에서 유용하게 사용됩니다.