정규_3주차_날짜자료형.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 시간 자료형 다루기\n",
    "Python에서 시간 정보를 다룰 때는 상당한 주의가 필요합니다. 시간 정보를 담는 자료형과 패키지가 여러 가지이기 때문입니다.\n",
    "\n",
    "* numpy 패키지에서는 `datetime64` 자료형이 있으며,\n",
    "* pandas 패키지에서는 `timestamp` 자료형을 사용하고,\n",
    "* datetime 패키지에서는 `datetime`, `date`, `time` 자료형이 있습니다.\n",
    "\n",
    "이 모든 것들을 다 다루기에는 너무 방대하고, 개인적으로 생각했을 때 가장 사용이 편하고 널리 볼 수 있는 datetime, 자료형을 다루는 기본 연산을 알아보겠습니다."
   ]
  },
  {
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   "execution_count": 7,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import numpy as np\n",
    "import pandas as pd\n",
    "import datetime as dt\n",
    "# datetime은 별도의 별칭을 만들지는 않는 것이 일반적입니다. 그러나 datetime내에 있는 datetime모듈과의 혼동을 막기 위해 해당 패키지는 dt라고 부르겠습니다.\n",
    "# \"패키지\"datetime인지, \"모듈\"datetime인지 헷갈리지 않도록 주의해주세요."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 지난 학기 복습\n",
    "### Timestamp\n",
    "지난 학기에 삼성전자 데이터셋을 통해 다룬 시간 자료형은 Pandas 패키지에 내장된 timestamp에 해당합니다.\n",
    "\n",
    "pandas로 데이터프레임을 읽어올 때 parse_dates옵션을 지정하면, 인덱스를 timestamp자료형으로 변환 가능한 경우 변환해 줍니다."
   ]
  },
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   "execution_count": 7,
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   "outputs": [
    {
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      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>Bitcoin</th>\n",
       "      <th>Ethereum</th>\n",
       "      <th>Litecoin</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>Date</th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2023-07-27</th>\n",
       "      <td>29190.0</td>\n",
       "      <td>1859.03</td>\n",
       "      <td>90.47</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2023-07-26</th>\n",
       "      <td>29352.2</td>\n",
       "      <td>1872.00</td>\n",
       "      <td>90.66</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2023-07-25</th>\n",
       "      <td>29228.6</td>\n",
       "      <td>1857.67</td>\n",
       "      <td>89.45</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2023-07-24</th>\n",
       "      <td>29178.1</td>\n",
       "      <td>1850.04</td>\n",
       "      <td>89.14</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2023-07-23</th>\n",
       "      <td>30085.9</td>\n",
       "      <td>1888.85</td>\n",
       "      <td>93.15</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>...</th>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2022-07-31</th>\n",
       "      <td>23303.4</td>\n",
       "      <td>1680.00</td>\n",
       "      <td>59.77</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2022-07-30</th>\n",
       "      <td>23634.2</td>\n",
       "      <td>1695.97</td>\n",
       "      <td>60.40</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2022-07-29</th>\n",
       "      <td>23774.3</td>\n",
       "      <td>1720.77</td>\n",
       "      <td>60.62</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2022-07-28</th>\n",
       "      <td>23850.0</td>\n",
       "      <td>1726.01</td>\n",
       "      <td>63.47</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2022-07-27</th>\n",
       "      <td>22958.3</td>\n",
       "      <td>1636.01</td>\n",
       "      <td>59.00</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "<p>366 rows × 3 columns</p>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "            Bitcoin  Ethereum  Litecoin\n",
       "Date                                   \n",
       "2023-07-27  29190.0   1859.03     90.47\n",
       "2023-07-26  29352.2   1872.00     90.66\n",
       "2023-07-25  29228.6   1857.67     89.45\n",
       "2023-07-24  29178.1   1850.04     89.14\n",
       "2023-07-23  30085.9   1888.85     93.15\n",
       "...             ...       ...       ...\n",
       "2022-07-31  23303.4   1680.00     59.77\n",
       "2022-07-30  23634.2   1695.97     60.40\n",
       "2022-07-29  23774.3   1720.77     60.62\n",
       "2022-07-28  23850.0   1726.01     63.47\n",
       "2022-07-27  22958.3   1636.01     59.00\n",
       "\n",
       "[366 rows x 3 columns]"
      ]
     },
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     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "coins=pd.read_csv(\"/Users/yihoon-j/Documents/fr/2학기 교안 작업/Coin.csv\", thousands=\",\", index_col=0, parse_dates=True)\n",
    "coins"
   ]
  },
  {
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    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "Timestamp('2023-07-27 00:00:00')"
      ]
     },
     "execution_count": 8,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "coins.index[0] #index가 timestamp로 인식되는 것을 볼 수 있습니다. parse_dates옵션이 없을 때 (False일 때)와 출력을 비교해보세요."
   ]
  },
  {
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   "metadata": {},
   "source": [
    "## Datetime / Date 자료형 만들기\n",
    "시간 정보를 담는 또 다른 자료형은 Datetime, Date입니다. 날짜/시간 데이터 패키지인 datetime패키지가 필요한 자료형입니다.\n",
    "\n",
    "두 자료형의 차이는 시간 정보의 유무입니다."
   ]
  },
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   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "datetime.datetime(2023, 8, 5, 15, 12)"
      ]
     },
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     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "a=dt.datetime(2023,8, 5, 15, 12) #연, 월, 일, 시, 분. 시 분은 입력하지 않으면 0이 기본으로 입력되며, 뒤에 초 (0~59), 백만분의 일초 (0~999,999) 인자를 추가할 수도 있다.\n",
    "a"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "year, month, day, hour, minute, day 인자로 각 시간 요소를 추출할 수 있다"
   ]
  },
  {
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    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "2023"
      ]
     },
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     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "a.year"
   ]
  },
  {
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   "execution_count": 6,
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   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "datetime.date(2023, 8, 5)"
      ]
     },
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     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "#아래에서 다룰 strptime, strftime 인자나 다른 시간 자료형들이 전부 시, 분, 초 단위를 포함하고 있기 때문에, datetime 인자를 쓸 일이 압도적으로 많긴 합니다.\n",
    "dt.date(2023, 8,5)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## strptime\n",
    "이렇게 직접 시간 자료형을 만드는 경우도 있지만,\n",
    "\n",
    "데이터프레임을 만질 때는 문자 자료형을 날짜 자료형으로 바꾸는 경우가 흔히 발생합니다.\n",
    "\n",
    "날짜 자료형으로 인식해야만 적절한 처리 (날짜 덧셈 및 뺄셈, 다른 형식으로 표시되도록 변경)\n",
    "\n",
    "가 가능하기 때문입니다.\n",
    "\n",
    "텍스트 자료형에서 날짜를 읽어 오는 함수로는 `datetime` 패키지 내 `datetime` 모듈의 `strptime`이 가장 널리 사용되며,\n",
    "\n",
    "이는 `datetime` 뿐아니라 `datetime64`, `timestamp` 등의 자료형에도 사용이 가능합니다."
   ]
  },
  {
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   "execution_count": 8,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "'Jul 27, 2023'"
      ]
     },
     "execution_count": 8,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "coins=pd.read_csv(\"/Users/yihoon-j/Documents/fr/2학기 교안 작업/Coin.csv\", thousands=\",\")\n",
    "coins['Date'][0] #날짜가 텍스트 형식으로 호출됨"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "이제 이 텍스트를 날짜 자료형(datetime)으로 바꿔 봅시다.\n",
    "\n",
    "dt(datetime) 패키지의 datetime모듈을 꺼내 오고 그 안에 있는 strptime함수를 사용합니다.\n",
    "\n",
    "이때 첫 번째 인자는 날짜(텍스트 형태)를, 두 번째 인자는 그 날짜 텍스트가 어떤 형식으로 구성되어 있는지 알려주는 공식을 작성합니다.\n",
    "\n",
    "여기서는 날짜가 **'(3자리 알파벳으로 된)월 (두자리 숫자로 된)일, (4자리 숫자로 된)연'** 이렇게 구성되어 있네요.\n",
    "\n",
    "이 시간단위는 **%b %d, %Y**으로 표현할 수 있습니다.\n",
    "\n",
    "날짜 포맷 공식은 [여기](https://docs.python.org/3/library/datetime.html#strftime-and-strptime-format-codes)를 참고하여 작성합니다."
   ]
  },
  {
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   "execution_count": 9,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "datetime.datetime(2023, 7, 27, 0, 0)"
      ]
     },
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     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "dt.datetime.strptime(coins['Date'][0],'%b %d, %Y')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "데이터프레임 전체에 해당 연산을 수행하려면 이전에 본 apply문을 사용해야 합니다.\n",
    "\n",
    "이전에 본 기억을 되살려가며 코드를 이해해 봅시다."
   ]
  },
  {
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   "execution_count": 10,
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   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "Timestamp('2023-07-27 00:00:00')"
      ]
     },
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     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "coins['Date']=coins['Date'].apply(lambda x: dt.datetime.strptime(x,'%b %d, %Y'))\n",
    "coins['Date'][0] #첫 번째 날짜"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "여기서 두 가지를 짚고 넘어가야 하는데,\n",
    "\n",
    "1. 원래 없던 시/분/초가 생겼죠? 아까 말한 대로 datetime 자료형은 시간 단위가 포함되어 있는데, 원래 텍스트에는 없었던 것이므로 0시 0분 0초로 인식되어 있습니다.\n",
    "2. 분명 바로 위에서는 datetime이 나왔는데 여기서는 Timestamp라고 출력되어 있네요. 왜일까요? 여기서 apply문으로 적용한 날짜 자료형은 pandas dataframe안에 있기 때문에, pandas의 영향으로 Timestamp라는 다른 시간 자료형으로 바뀌었기 때문입니다.\n",
    "\n",
    "밑에서도 다시 말씀드리겠지만 자료형 문제에 겁을 먹으실 필요는 없습니다. datetime이나 timestamp나 그냥 똑같은 형태로 생각해도 괜찮습니다. 자료형이 여러 가지가 있구나~ 정도만 알아 주세요."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Timedelta / Relativedelta\n",
    "두 시점 간의 **시간 차이**를 담고 있는 자료형입니다.\n",
    "timedelta 자료형은 일(日) 이하의 짧은 시간을 다루며, datetime 패키지 안에 내장되어 있습니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "datetime.timedelta(days=8)"
      ]
     },
     "execution_count": 11,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "dt.timedelta(days=8) #\"8일의 기간\"의 의미에 해당하는 자료형입니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 14,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "Timestamp('2023-08-04 00:00:00')"
      ]
     },
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     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "#연산 1) 원래 날짜에 8일을 더해 주는 방법: 7월 27일에 8일을 더하면?\n",
    "coins['Date'][0]+dt.timedelta(days=8)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 12,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "Timedelta('23 days 00:00:00')"
      ]
     },
     "execution_count": 12,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "#연산 2) #23일 차이 나는 두 날짜 간 뺄셈을 수행하면 23일에 해당하는 timedelta가 반환됩니다.\n",
    "coins['Date'][0] - coins['Date'][23]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "timedelta에서는 days외에도 weeks, hours, minutes 등의 변수를 통해 날짜 변화량 계산이 가능합니다.\n",
    "\n",
    "하지만 month, year 인자는 존재하지 않기 때문에, 월/연 단위 이동이 필요하다면 별도의 relativedelta 패키지를 이용해야 합니다.\n",
    "\n",
    "엄밀히 말하면 timedelta와 relativedelta에서 다루는 시간 자료형은 완전히 다릅니다. 하지만 연산이 서로 호환이 되기 때문에 크게 신경쓰지는 않아도 됩니다.\n",
    "\n",
    "시간 관련 함수들은 자료형이 달라도 (어느 정도는)호환이 되도록 설계되어 있습니다. 실제 개발 환경에 뛰어들지 않는 이상 그게 그거라고 생각하셔도 무방하고, 그렇게 생각하시는게 멘탈에도 이롭습니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "Timestamp('2024-07-27 00:00:00')"
      ]
     },
     "execution_count": 13,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "from dateutil.relativedelta import relativedelta\n",
    "coins['Date'][0]+relativedelta(years=1)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 응용: 매월 1일의 값을 매월 말일 값으로 바꾸기\n",
    "월초 가격을 월말 가격과 대응해야 하는 경우가 존재합니다. 이 경우 조인을 위해 이런 기법을 종종 사용하는 경우가 있습니다.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 18,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
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       "<div>\n",
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       "        vertical-align: middle;\n",
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       "\n",
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       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
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       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
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       "  </thead>\n",
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       "    <tr>\n",
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       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
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       "    <tr>\n",
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       "      <td>92.56</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>148</th>\n",
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       "      <td>23642.2</td>\n",
       "      <td>1666.09</td>\n",
       "      <td>97.85</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>176</th>\n",
       "      <td>2023-02-01</td>\n",
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       "      <td>1642.10</td>\n",
       "      <td>100.33</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>207</th>\n",
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       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
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       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
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       "    <tr>\n",
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       "    <tr>\n",
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       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>360</th>\n",
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       "    </tr>\n",
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       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "          Date  Bitcoin  Ethereum  Litecoin\n",
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       "329 2022-09-01  20126.1   1585.48     57.55\n",
       "360 2022-08-01  23271.2   1630.10     59.47"
      ]
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     "execution_count": 18,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "day1s=coins[coins['Date'].apply(lambda x: x.day)==1] #날짜 값이 1인 것, 즉 매월 첫날의 값만 가져옴\n",
    "day1s"
   ]
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   "cell_type": "code",
   "execution_count": 19,
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   "outputs": [
    {
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     "text": [
      "<ipython-input-19-8d569a2cd29c>:2: SettingWithCopyWarning: \n",
      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
      "\n",
      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
      "  day1s['Date_last']=day1s['Date'].apply(lambda x: x+relativedelta(months=1)-relativedelta(days=1))\n"
     ]
    },
    {
     "data": {
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       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
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       "\n",
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       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
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       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
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       "  </thead>\n",
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       "    <tr>\n",
       "      <th>26</th>\n",
       "      <td>2023-07-01</td>\n",
       "      <td>30586.8</td>\n",
       "      <td>1924.53</td>\n",
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       "    <tr>\n",
       "      <th>56</th>\n",
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       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>87</th>\n",
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       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>117</th>\n",
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       "      <td>92.56</td>\n",
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       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>148</th>\n",
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       "    <tr>\n",
       "      <th>207</th>\n",
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       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>238</th>\n",
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       "      <td>1276.05</td>\n",
       "      <td>77.56</td>\n",
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       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>268</th>\n",
       "      <td>2022-11-01</td>\n",
       "      <td>20483.5</td>\n",
       "      <td>1579.64</td>\n",
       "      <td>55.12</td>\n",
       "      <td>2022-11-30</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>299</th>\n",
       "      <td>2022-10-01</td>\n",
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       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>329</th>\n",
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       "      <td>57.55</td>\n",
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       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
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       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "          Date  Bitcoin  Ethereum  Litecoin  Date_last\n",
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       "360 2022-08-01  23271.2   1630.10     59.47 2022-08-31"
      ]
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    }
   ],
   "source": [
    "#어떻게 해야 할까요? 고민해봅시다\n",
    "day1s['Date_last']=day1s['Date'].apply(lambda x: x+relativedelta(months=1)-relativedelta(days=1)) #한달 후로 갔다가 하루를 빼 주자: 얘는 같이 수업시간에 고민해보면 좋겠어요\n",
    "day1s"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## strftime\n",
    "\n",
    "텍스트를 날짜로 바꾸는 함수가 strptime이라면,\n",
    "\n",
    "거꾸로 날짜 자료형을 텍스트로 바꿔 주는 함수는 strftime입니다.\n",
    "\n",
    "- 텍스트형으로 되어 있는 다른 데이터와 날짜를 맞출 때\n",
    "\n",
    "- 불필요한 시/분/초 부분이 보기 싫을 때\n",
    "\n",
    "이런 경우 종종 사용하는 함수입니다."
   ]
  },
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    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "Timestamp('2023-07-27 00:00:00')"
      ]
     },
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     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "coins['Date'][0]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "strftime은 strptime과 비슷하게 생겼지만 사용 방법이 다릅니다. 주의해서 살펴보아 주세요.\n",
    "- 텍스트로 바꿀 날짜를 앞에 가져오고 .strptime()을 사용합니다.\n",
    "- 괄호 안에는 strftime을 통해 출력하고 싶은 텍스트 형태를 공식으로 지정합니다.\n",
    "- 공식 규칙은 strptime의 것과 동일합니다.\n",
    "\n",
    "예를 들어 \"23/07/27\"로 출력하고 싶다면 \"%y/%m/%d\"를 사용합니다.\n",
    "\n",
    "*(%y는 두자리 연도, %m은 두자리 월, %d는 두자리 일을 의미)*"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 16,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "'23/07/27'"
      ]
     },
     "execution_count": 16,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "coins['Date'][0].strftime('%y/%m/%d')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "strptime, strftime을 결합하여, 텍스트 형태로 되어 있는 날짜 데이터를 다른 형식으로 변환할 수 있습니다.\n",
    "예를 들어, coins 데이터의 현재 날짜 인덱스는"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>Date</th>\n",
       "      <th>Bitcoin</th>\n",
       "      <th>Ethereum</th>\n",
       "      <th>Litecoin</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>Jul 27, 2023</td>\n",
       "      <td>29190.0</td>\n",
       "      <td>1859.03</td>\n",
       "      <td>90.47</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>Jul 26, 2023</td>\n",
       "      <td>29352.2</td>\n",
       "      <td>1872.00</td>\n",
       "      <td>90.66</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>Jul 25, 2023</td>\n",
       "      <td>29228.6</td>\n",
       "      <td>1857.67</td>\n",
       "      <td>89.45</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>Jul 24, 2023</td>\n",
       "      <td>29178.1</td>\n",
       "      <td>1850.04</td>\n",
       "      <td>89.14</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>Jul 23, 2023</td>\n",
       "      <td>30085.9</td>\n",
       "      <td>1888.85</td>\n",
       "      <td>93.15</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "           Date  Bitcoin  Ethereum  Litecoin\n",
       "0  Jul 27, 2023  29190.0   1859.03     90.47\n",
       "1  Jul 26, 2023  29352.2   1872.00     90.66\n",
       "2  Jul 25, 2023  29228.6   1857.67     89.45\n",
       "3  Jul 24, 2023  29178.1   1850.04     89.14\n",
       "4  Jul 23, 2023  30085.9   1888.85     93.15"
      ]
     },
     "execution_count": 2,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "coins=pd.read_csv(\"/Users/yihoon-j/Documents/fr/2학기 교안 작업/Coin.csv\", thousands=\",\")\n",
    "coins.head()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "이런 형태입니다. 그리고 이걸 timestamp 형식으로 바꾸면"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 24,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>Date</th>\n",
       "      <th>Bitcoin</th>\n",
       "      <th>Ethereum</th>\n",
       "      <th>Litecoin</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>2023-07-27</td>\n",
       "      <td>29190.0</td>\n",
       "      <td>1859.03</td>\n",
       "      <td>90.47</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>2023-07-26</td>\n",
       "      <td>29352.2</td>\n",
       "      <td>1872.00</td>\n",
       "      <td>90.66</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>2023-07-25</td>\n",
       "      <td>29228.6</td>\n",
       "      <td>1857.67</td>\n",
       "      <td>89.45</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>2023-07-24</td>\n",
       "      <td>29178.1</td>\n",
       "      <td>1850.04</td>\n",
       "      <td>89.14</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>2023-07-23</td>\n",
       "      <td>30085.9</td>\n",
       "      <td>1888.85</td>\n",
       "      <td>93.15</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "        Date  Bitcoin  Ethereum  Litecoin\n",
       "0 2023-07-27  29190.0   1859.03     90.47\n",
       "1 2023-07-26  29352.2   1872.00     90.66\n",
       "2 2023-07-25  29228.6   1857.67     89.45\n",
       "3 2023-07-24  29178.1   1850.04     89.14\n",
       "4 2023-07-23  30085.9   1888.85     93.15"
      ]
     },
     "execution_count": 24,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "coins['Date']=coins['Date'].apply(lambda x: dt.datetime.strptime(x,'%b %d, %Y'))\n",
    "coins.head()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "이런 모양이 되죠.\n",
    "\n",
    "그렇다면 이 인덱스를 \"27 Jul 2023, Sun.\"과 같은 형태로 바꾸고 싶다면 어떻게 해야 할까요?"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 29,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>Date</th>\n",
       "      <th>Bitcoin</th>\n",
       "      <th>Ethereum</th>\n",
       "      <th>Litecoin</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>27 Jul 2023, Thu.</td>\n",
       "      <td>29190.0</td>\n",
       "      <td>1859.03</td>\n",
       "      <td>90.47</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>26 Jul 2023, Wed.</td>\n",
       "      <td>29352.2</td>\n",
       "      <td>1872.00</td>\n",
       "      <td>90.66</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>25 Jul 2023, Tue.</td>\n",
       "      <td>29228.6</td>\n",
       "      <td>1857.67</td>\n",
       "      <td>89.45</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>24 Jul 2023, Mon.</td>\n",
       "      <td>29178.1</td>\n",
       "      <td>1850.04</td>\n",
       "      <td>89.14</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>23 Jul 2023, Sun.</td>\n",
       "      <td>30085.9</td>\n",
       "      <td>1888.85</td>\n",
       "      <td>93.15</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "                Date  Bitcoin  Ethereum  Litecoin\n",
       "0  27 Jul 2023, Thu.  29190.0   1859.03     90.47\n",
       "1  26 Jul 2023, Wed.  29352.2   1872.00     90.66\n",
       "2  25 Jul 2023, Tue.  29228.6   1857.67     89.45\n",
       "3  24 Jul 2023, Mon.  29178.1   1850.04     89.14\n",
       "4  23 Jul 2023, Sun.  30085.9   1888.85     93.15"
      ]
     },
     "execution_count": 29,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "coins=pd.read_csv(\"/Users/yihoon-j/Documents/fr/2학기 교안 작업/Coin.csv\", thousands=\",\")\n",
    "coins['Date']=coins['Date'].apply(lambda x: dt.datetime.strptime(x,'%b %d, %Y').strftime('%d %b %Y, %a.'))\n",
    "coins.head()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "구문이 복잡해 보이는데, lambda안의 구조만 보면 됩니다. 먼저 텍스트를 날짜 자료형으로 인식해주기 위해 strptime을 사용하고, 여기서 변환된 날짜 객체를 바로 다시 원하는 형태의 날짜 문자열로 돌려 주기 위해 strftime을 사용합니다.\n",
    "\n",
    "그럼 마지막으로, pandas 교안으로 돌아가서, 아까 본 주 번호 생성 코드를 확인해 보겠습니다."
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "base",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.8.16"
  },
  "orig_nbformat": 4
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}