Ch12. 시계열 데이터

12-1. datetime 오브젝트

- datetime 오브젝트로 변환하기 - to_datetime 메소드

- 시간형식 지정자

- datetime 오브젝트로 변환하기 - read_csv 메소드

- datetime 오브젝트에서 날짜 정보 추출하기

- dt 접근자 사용하기

12-2. 사례별 시계열 데이터 계산하기

- datetime 오브젝트와 인덱스 - DatetimeIndex

- 시간 간격과 인덱스 -  TimedeltaIndex

- 시간 범위와 인덱스

- 시간 범위 수정하고 데이터 밀어내기 - shift 메소드

data_df=pd.DataFrame({
      'A' : ['A0','A1','A2']
    , 'B' : ['B0','B1','B2']
    , 'C' : ['C0','C1','C2']
})
data_df

data_df['B'][1] #slicing 이나 indexing을 하면 view(원본을 바라봄) 원본을 가져오는 게 아니라 => 복제가 안된다 
# 그래서 데이터를 안전하게 가져오려면 copy 메소드 사용하기

data_df.loc[1,'B']

data_df['B'][1] = 'D1'

data_df

pd.date_range('2022-09-29','2022-10-31')

pd.date_range('2022-09-29','2022-10-31',freq='D')

pd.date_range('2022-09-29','2022-10-31',freq='M')

pd.date_range('2022-09-29','2022-11-01',freq='M')

pd.date_range('2022-09-29','2022-11-01',freq='B')

pd.date_range('2022-09-29','2022-11-01',freq='Q')

pd.date_range('2022-09-29','2023-11-01',freq='Q')

pd.date_range('2022-09-29','2023-11-01',freq='A') # 연도의 마지막 날이 씩힌다.