Python Pandas - 타임스탬프를 주간 빈도의 기간(Period)으로 변환하는 방법

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

기본 사용법

먼저 필요한 라이브러리를 임포트합니다.

import pandas as pd

Pandas에서 타임스탬프 객체를 생성합니다.

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

이제 타임스탬프를 기간으로 변환합니다. freq 매개변수에 'W' 값을 지정하여 주간 빈도를 설정했습니다.

timestamp.to_period(freq='W')

전체 예제 코드

다음은 전체 실행 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 'W' 값을 지정하여 주간 빈도 설정
print("\nTimestamp to Period with weekly frequency...\n", timestamp.to_period(freq='W'))

실행 결과

위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 출력됩니다.

Timestamp...
 2021-09-18 11:50:20.000033
Timestamp to Period with weekly frequency...
 2021-09-13/2021-09-19

결과 해석

출력 결과를 보면, 2021년 9월 18일이라는 특정 시점의 타임스탬프가 '2021-09-13/2021-09-19'라는 주간 단위 기간으로 변환된 것을 확인할 수 있습니다. 즉, 해당 날짜가 속한 한 주(월요일부터 일요일까지) 전체를 나타내는 Period 객체가 생성된 것입니다. 이처럼 to_period() 메서드는 시점 데이터를 구간 데이터로 변환할 때 유용하게 활용되며, freq 매개변수 값만 바꾸면 일간('D'), 월간('M'), 연간('Y') 등 다양한 빈도로도 변환이 가능합니다.