Python Pandas – 타임스탬프를 월간 빈도의 기간(Period)으로 변환하는 방법

Pandas에서 주어진 타임스탬프(Timestamp)를 기간(Period)으로 변환하려면 timestamp.to_period() 메서드를 사용하면 됩니다. 이때 freq 매개변수를 통해 원하는 빈도(frequency)를 지정할 수 있으며, 월간 빈도로 변환하려면 freq 값을 'M'으로 설정합니다.

1. 필요한 라이브러리 가져오기

먼저 Pandas 라이브러리를 임포트합니다.

import pandas as pd

2. 타임스탬프 객체 생성

Pandas의 pd.Timestamp()를 사용하여 타임스탬프 객체를 생성합니다.

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

3. 타임스탬프를 기간으로 변환

to_period() 메서드에 freq 매개변수 값으로 'M'을 지정하면 해당 타임스탬프가 월간 빈도의 기간으로 변환됩니다.

timestamp.to_period(freq='M')

전체 예제 코드

다음은 위 과정을 모두 포함한 완전한 예제 코드입니다.

import pandas as pd

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

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

# 타임스탬프를 기간으로 변환
# freq 매개변수에 'M'을 지정하여 월간 빈도로 설정
print("\nTimestamp to Period with monthly frequency...\n", timestamp.to_period(freq='M'))

실행 결과

위 코드를 실행하면 다음과 같은 출력 결과를 얻을 수 있습니다.

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

출력 결과에서 확인할 수 있듯이, 날짜와 시간 정보가 담긴 타임스탬프가 '2021-09'라는 월 단위 기간으로 깔끔하게 변환된 것을 볼 수 있습니다. 이 방법은 시계열 데이터를 분석할 때 일·월·연도 등 특정 단위별로 데이터를 그룹화하거나 집계할 때 매우 유용하게 활용됩니다.