[Jupyter Notebook] data 날짜순 정렬

내가 가진 data의 datetime column은 날짜와 시간이 같이 들어가있다.

아직은 day & time을 한번에 인식하고 정렬해주는 기능을 찾지 못했기 때문에 (없을 확률이 더 큼 ㅠㅋㅋ)

날짜 따로, 시간 따로 col을 분리해줄 것이다.

 

일단 csv 파일을 불러올 때 parse_dates를 이용해서 datetime을 날짜로 불러온다.

 

bike_data_2011_2012["date"] = [d.date() for d in bike_data_2011_2012['datetime']]
bike_data_2011_2012["time"] = [d.time() for d in bike_data_2011_2012['datetime']]

위 코드를 입력한 후, head()로 보면

 

짠 ! 맨 우측 date, time이 분리되어 추가되었다. 

물론 원래의 col인 datetime은 여전히 존재한다.

 

date와 time을 맨 앞으로 column 위치를 변경하고 싶어서

우선 하나하나 다 적기 귀찮으니까 복붙할 col list를 출력하였다.

 

cols = list(bike_data_2011_2012.columns.values)
print(cols)

출력된 col list 복붙 !

 

bike_data_2011_2012 = bike_data_2011_2012[['datetime', 'date', 'time', 'season', 
'holiday', 'workingday', 'weather', 'temp', 'atemp', 'humidity', 'windspeed', 'count']]

이렇게 복붙하고 맨 우측에 있던 date, time을 앞에 붙여넣고

head()로 확인해보면 위치가 변경된 것을 알 수 있다.

 

원래 datetime col은 드랍해주고,

bike_data_2011_2012 = bike_data_2011_2012.drop(['datetime'], axis = 1)
bike_data_2011_2012.head()

우선 date를 기준으로 data들을 정렬한 다음, time으로 정렬 (오름차순)

 

bike_data_2011_2012_sort = bike_data_2011_2012.sort_values(by=["date", "time"], ascending=[True, True])

저장

bike_data_2011_2012_sort.to_csv("sample.csv", index=None)

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[최종]

train(1일~19일) dataset과 

test (20일~말일) dataset이 합쳐져서 

순서가 뒤죽박죽이었는데

 

date와 time으로 구분하니까 날짜와 시간 순서대로 data들이 깔끔하게 정리되었다.

 

google은 제 2의 어머니같은 존재라는 것을 다시 한번 느끼게 되었다.

 

구글 만세