[datetime]S7_02_Timestamp

 

 

 

https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Timestamp.html

 

In [31]:

import pandas as pd
import datetime as dt

 

In [33]:

pd.Timestamp('2023, 3, 30')

 

Out[33]:

Timestamp('2023-03-30 00:00:00')

 

In [34]:

# Pandas Timestamp
pd.Timestamp(dt.datetime(2022, 3, 31, 8, 0, 15,))

 

Out[34]:

Timestamp('2022-03-31 08:00:15')

 

In [35]:

# Difference between two dates
day_1 = pd.Timestamp('1990, 3, 31, 11')
day_2 = pd.Timestamp('2022, 3, 31, 11')
delta = day_2 - day_1
print(delta)

 

 

11688 days 00:00:00

 

In [36]:

date_1 = dt.date(2022, 3, 31)
date_2 = dt.date(2022, 4, 30)
date_3 = dt.date(2022, 5, 31)

 

In [37]:

# date time index
dates_list = [date_1, date_2, date_3]

dates_index = pd.DatetimeIndex(dates_list)
dates_index

 

Out[37]:

DatetimeIndex(['2022-03-31', '2022-04-30', '2022-05-31'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

 

In [39]:

# store sales
sales = [50, 35, 55]

 

Out[39]:

2022-03-31    50
2022-04-30    35
2022-05-31    55
dtype: int64

 

In [40]:

sales = pd.Series(data = sales, index = dates_index)
sales

 

Out[40]:

2022-03-31    50
2022-04-30    35
2022-05-31    55
dtype: int64

 

In [42]:

# A range of dates
my_days = pd.date_range(start = '2022-01-01', end = '2022-04-01', freq='D')
my_days

 

Out[42]:

DatetimeIndex(['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04',
               '2022-01-05', '2022-01-06', '2022-01-07', '2022-01-08',
               '2022-01-09', '2022-01-10', '2022-01-11', '2022-01-12',
               '2022-01-13', '2022-01-14', '2022-01-15', '2022-01-16',
               '2022-01-17', '2022-01-18', '2022-01-19', '2022-01-20',
               '2022-01-21', '2022-01-22', '2022-01-23', '2022-01-24',
               '2022-01-25', '2022-01-26', '2022-01-27', '2022-01-28',
               '2022-01-29', '2022-01-30', '2022-01-31', '2022-02-01',
               '2022-02-02', '2022-02-03', '2022-02-04', '2022-02-05',
               '2022-02-06', '2022-02-07', '2022-02-08', '2022-02-09',
               '2022-02-10', '2022-02-11', '2022-02-12', '2022-02-13',
               '2022-02-14', '2022-02-15', '2022-02-16', '2022-02-17',
               '2022-02-18', '2022-02-19', '2022-02-20', '2022-02-21',
               '2022-02-22', '2022-02-23', '2022-02-24', '2022-02-25',
               '2022-02-26', '2022-02-27', '2022-02-28', '2022-03-01',
               '2022-03-02', '2022-03-03', '2022-03-04', '2022-03-05',
               '2022-03-06', '2022-03-07', '2022-03-08', '2022-03-09',
               '2022-03-10', '2022-03-11', '2022-03-12', '2022-03-13',
               '2022-03-14', '2022-03-15', '2022-03-16', '2022-03-17',
               '2022-03-18', '2022-03-19', '2022-03-20', '2022-03-21',
               '2022-03-22', '2022-03-23', '2022-03-24', '2022-03-25',
               '2022-03-26', '2022-03-27', '2022-03-28', '2022-03-29',
               '2022-03-30', '2022-03-31', '2022-04-01'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')

 

In [43]:

type(my_days) # 판다스에 쓰일 수 있는 인덱스

 

Out[43]:

pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex

 

In [44]:

type(my_days[4])

 

Out[44]:

pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp

 

In [47]:

# a range of dates 
my_days = pd.date_range(start = '2022-01-01', end = '2022-08-01', freq='M')
my_days

 

Out[47]:

DatetimeIndex(['2022-01-31', '2022-02-28', '2022-03-31', '2022-04-30',
               '2022-05-31', '2022-06-30', '2022-07-31'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='M')

 

In [48]:

# 시작 날짜를 기점으로 이후 20일에 대한 샘플
pd.date_range(start = '2022-01-01', periods = 20, freq="D")

 

Out[48]:

DatetimeIndex(['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04',
               '2022-01-05', '2022-01-06', '2022-01-07', '2022-01-08',
               '2022-01-09', '2022-01-10', '2022-01-11', '2022-01-12',
               '2022-01-13', '2022-01-14', '2022-01-15', '2022-01-16',
               '2022-01-17', '2022-01-18', '2022-01-19', '2022-01-20'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')