Pandas는 어떻게 Excel 스타일 날짜를 표준 날짜/시간 개체로 변환할 수 있나요?

Pandas를 사용하여 Excel 스타일 날짜 변환

XML 파일로 작업할 때 42580.3333333333과 같은 Excel 스타일 형식의 타임스탬프가 나타날 수 있습니다. 다행히 Pandas는 이러한 숫자 값을 일반 날짜/시간 객체로 변환하는 간단한 방법을 제공합니다.

이 변환을 수행하기 위해 TimedeltaIndex와 스칼라 날짜/시간이라는 두 가지 주요 구성 요소를 활용합니다. TimedeltaIndex는 특정 날짜 이후의 일 수를 나타내는 Excel 스타일의 부동 소수점 값으로 생성됩니다. 이 TimedeltaIndex를 1900년 1월 1일의 스칼라 날짜/시간에 추가하면 타임스탬프를 해당 날짜 및 시간으로 효과적으로 조정할 수 있습니다.

다음은 이 프로세스를 보여주는 예입니다.

import pandas as pd
import datetime as dt

df = pd.DataFrame({'date': [42580.3333333333, 10023]})
df['real_date'] = pd.TimedeltaIndex(df['date'], unit='d') + dt.datetime(1900, 1, 1)

print(df)

출력 :

           date                  real_date
0  42580.333333 2016-07-31 07:59:59.971200
1  10023.000000 1927-06-12 00:00:00.000000

또는 다음 날짜를 다루는 경우 1899년 12월 30일에 시작되는 Excel의 날짜 시스템에서 유래한 경우 다음과 같이 변환을 조정할 수 있습니다.

df['real_date'] = pd.TimedeltaIndex(df['date'], unit='d') + dt.datetime(1899, 12, 30)

이 수정은 날짜를 Excel의 내부 날짜 시스템에 맞춰 정확한 날짜 변환을 보장합니다.

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