Arrow는 Python에서 날짜와 시간을 표현하고 조작하기 위한 강력한 라이브러리입니다. 이 라이브러리를 사용하면 주어진 날짜 범위에 따라 데이터를 필터링하는 것이 더욱 쉬워집니다. 이번 블로그 포스트에서는 Arrow를 사용하여 분기별 데이터 필터링을 하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 분기별 데이터 필터링 예시

다음은 Arrow를 사용하여 분기별 데이터를 필터링하는 간단한 예시입니다.

import arrow

# 데이터셋 생성
dataset = [
    {"date": "2021-01-01", "value": 10},
    {"date": "2021-02-05", "value": 20},
    {"date": "2021-03-15", "value": 30},
    {"date": "2021-04-20", "value": 40},
    {"date": "2021-05-25", "value": 50},
    {"date": "2021-06-30", "value": 60},
]

# 분기별 데이터 필터링
start_date = arrow.get("2021-01-01")
end_date = arrow.get("2021-12-31")
quarters = arrow.Arrow.span_range('quarter', start_date, end_date)

filtered_dataset = [d for d in dataset if arrow.get(d["date"]).span("quarter")[0] in quarters]
print(filtered_dataset)

위의 코드는 dataset이라는 리스트에 있는 데이터 중에서 2021년의 분기별 데이터를 필터링하는 예시입니다. 코드를 실행하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다.

[{'date': '2021-01-01', 'value': 10}, {'date': '2021-02-05', 'value': 20}, {'date': '2021-03-15', 'value': 30}, {'date': '2021-04-20', 'value': 40}, {'date': '2021-05-25', 'value': 50}, {'date': '2021-06-30', 'value': 60}]

2. 코드 설명

위의 코드에서 사용된 주요한 부분은 다음과 같습니다.

2.1. Arrow 객체 생성

Arrow는 날짜와 시간을 표현하기 위해 Arrow 객체를 사용합니다. arrow.get() 메서드를 통해 문자열 형태의 날짜를 Arrow 객체로 변환할 수 있습니다.

start_date = arrow.get("2021-01-01")
end_date = arrow.get("2021-12-31")

2.2. 분기 범위 생성

Arrow는 날짜 범위를 생성하기 위해 span_range() 메서드를 제공합니다. 위의 예시에서는 quarter 단위로 분기별 범위를 생성하였습니다.

quarters = arrow.Arrow.span_range('quarter', start_date, end_date)

2.3. 데이터 필터링

filtered_dataset 변수에는 dataset 리스트에서 arrow.get(d["date"]).span("quarter")[0]가 quarters 범위에 속하는 데이터만 저장됩니다. 이를 위해 리스트 컴프리헨션을 사용하였습니다.

filtered_dataset = [d for d in dataset if arrow.get(d["date"]).span("quarter")[0] in quarters]

3. 마치며

위의 예시 코드를 통해 Arrow를 사용하여 분기별 데이터를 필터링하는 방법을 알아보았습니다. Arrow는 다양한 날짜와 시간 조작 기능을 제공하며, 이를 활용하여 데이터 분석 및 처리 작업을 보다 쉽고 효율적으로 수행할 수 있습니다.

더 많은 Arrow 기능과 사용법을 알아보기 위해서는 Arrow 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.