Python Pandas – 주어진 타임스탬프를 분기(Quarterly) 빈도의 기간으로 변환하는 방법

Pandas에서 주어진 Timestamp(타임스탬프)를 Period(기간)로 변환하려면 timestamp.to_period() 메서드를 사용합니다. 이때 freq 매개변수를 통해 빈도를 지정할 수 있으며, 분기별(quarterly) 빈도로 변환하려면 freq 값을 'Q'로 설정하면 됩니다.

1. 필요한 라이브러리 임포트

먼저 필요한 라이브러리를 임포트합니다.

import pandas as pd

2. 타임스탬프 객체 생성

Pandas에서 타임스탬프 객체를 생성합니다.

timestamp = pd.Timestamp(2021, 9, 18, 11, 50, 20, 33)

3. 타임스탬프를 기간으로 변환

이제 타임스탬프를 기간으로 변환합니다. "freq" 매개변수에 'Q' 값을 지정하여 분기별 빈도로 설정했습니다.

timestamp.to_period(freq='Q')

예제

다음은 전체 코드입니다.

import pandas as pd

# Pandas에서 타임스탬프 객체 생성
timestamp = pd.Timestamp(2021, 9, 18, 11, 50, 20, 33)

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

# 타임스탬프를 기간으로 변환
# "freq" 매개변수에 'Q' 값을 지정하여 분기별 빈도로 설정
print("\nTimestamp to Period with quarterly frequency...\n", timestamp.to_period(freq='Q'))

출력 결과

위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 출력됩니다.

Timestamp...
 2021-09-18 11:50:20.000033
Timestamp to Period with quarterly frequency...
 2021Q3

참고 사항

freq='Q'는 달력 연말(12월)을 기준으로 하는 분기를 의미합니다. 예제에서 사용된 날짜인 2021년 9월 18일은 해당 연도의 세 번째 분기에 속하므로, 변환 결과가 '2021Q3'로 표시됩니다. 만약 회계 연도 등 다른 기준으로 분기를 나누고 싶다면 'Q-JAN', 'Q-MAR'처럼 분기 종료 월을 함께 지정할 수 있습니다.