[python] Arrow 라이브러리를 활용한 분기별 데이터 집계
목차
1. 소개
분기별 데이터 집계는 데이터를 분기 단위로 그룹화하여 통계나 분석을 수행하는 작업입니다. 파이썬에서는 Arrow 라이브러리를 사용하여 간편하게 분기별 데이터를 집계할 수 있습니다.
2. Arrow 라이브러리
Arrow는 파이썬에서 날짜, 시간, 타임존 관련 작업을 수행하기 위한 라이브러리입니다. Arrow를 사용하면 시간대 변환, 날짜 계산, 타임스탬프 파싱 등을 쉽게 처리할 수 있습니다.
3. 분기별 데이터 집계 방법
Arrow 라이브러리를 활용하여 분기별 데이터 집계를 수행하는 방법은 다음과 같습니다:
- 데이터프레임의 날짜 컬럼을 Arrow의 DateTime 타입으로 변환합니다.
- Arrow의 DateTime 객체의
quarter속성을 사용하여 분기 정보를 추출합니다. - 분기 정보를 이용하여 데이터를 그룹화하고 통계 또는 분석을 수행합니다.
4. 예시 코드
다음은 Arrow 라이브러리를 활용하여 분기별 데이터 집계를 수행하는 예시 코드입니다:
import pandas as pd
import arrow
# 데이터프레임 생성
data = {
'date': ['2021-01-01', '2021-04-15', '2021-07-20', '2021-10-05'],
'value': [10, 20, 30, 40]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 날짜 컬럼을 Arrow의 DateTime 타입으로 변환
df['date'] = pd.to_datetime(df['date']).apply(arrow.get)
# 분기별 데이터 집계
df['quarter'] = df['date'].apply(lambda x: x.quarter)
quarterly_data = df.groupby('quarter')['value'].sum()
print(quarterly_data)
출력 결과:
quarter
1 10
2 20
3 30
4 40
Name: value, dtype: int64
위 코드에서는 입력 데이터를 데이터프레임으로 생성한 후 날짜 컬럼을 Arrow의 DateTime 타입으로 변환합니다. 그리고 quarter 속성을 사용하여 분기 정보를 추출하고, 이를 이용하여 데이터를 그룹화하여 value 컬럼의 합을 계산합니다.
5. 참고 자료
- Arrow 라이브러리 공식 문서: https://arrow.apache.org/docs/python/
- pandas 라이브러리 공식 문서: https://pandas.pydata.org/docs/