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[python] Arrow 라이브러리를 사용한 년도별 데이터 집계

참고: 이번 블로그 포스트에서는 Python의 Arrow 라이브러리를 사용하여 년도별 데이터를 집계하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

데이터를 다룰 때 종종 년도별로 데이터를 집계해야하는 상황이 발생합니다. 이를 위해 Arrow 라이브러리는 편리한 기능을 제공합니다. Arrow는 날짜 및 시간 데이터를 쉽게 처리할 수 있도록 도와주는 파이썬 라이브러리입니다.

Arrow 설치

Arrow를 사용하기 위해서는 먼저 라이브러리를 설치해야 합니다. 다음 명령을 사용하여 Arrow를 설치할 수 있습니다.

pip install arrow

년도별 데이터 집계하기

년도별 데이터를 집계하기 위해서는 다음과 같은 과정을 따릅니다.

  1. 데이터를 로드합니다.
  2. 날짜를 Arrow 객체로 변환합니다.
  3. Arrow 객체의 format() 메서드를 사용하여 년도를 추출합니다.
  4. 년도를 기준으로 데이터를 그룹화하고 집계합니다.

다음은 년도별 데이터 집계를 위한 예제 코드입니다.

import arrow

# 데모 데이터 생성
data = [
    ("2021-01-01", 10),
    ("2021-02-15", 5),
    ("2020-11-30", 8),
    ("2019-06-25", 3),
    ("2020-12-19", 7),
]

# 날짜를 Arrow 객체로 변환하고 년도를 추출하여 그룹화 및 집계
grouped_data = {}
for date_str, value in data:
    date = arrow.get(date_str)
    year = date.format("YYYY")
    
    if year not in grouped_data:
        grouped_data[year] = []
    grouped_data[year].append(value)

# 결과 출력
for year, values in grouped_data.items():
    total = sum(values)
    print(f"{year}: {total}")

위 예제 코드에서는 data 리스트에 데모 데이터를 생성하고 있습니다. 이 데이터는 (날짜, 값) 형식으로 구성되어 있습니다. arrow.get() 함수를 사용하여 날짜를 Arrow 객체로 변환하고, format() 메서드를 사용하여 년도를 추출합니다. 그룹화된 데이터는 딕셔너리 형태로 저장되고, 년도별로 값을 누적하여 그룹화된 데이터에서 년도별 총합을 계산합니다.

위 예제 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 출력됩니다.

2021: 15
2020: 15
2019: 3

이와 같이 Arrow 라이브러리를 사용하여 년도별 데이터를 집계할 수 있습니다. Arrow는 날짜 및 시간 데이터를 처리하는 다양한 기능을 제공하므로 데이터 처리 작업을 보다 쉽게 수행할 수 있습니다.

참고 자료

이 블로그 포스트는 Arrow 라이브러리를 사용하여 년도별 데이터를 집계하는 방법을 알아보았습니다. Arrow는 날짜 및 시간 데이터를 쉽게 처리할 수 있는 강력한 도구이므로 프로젝트에서 유용하게 사용될 수 있습니다.

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