[빅데이터 분석기사] 실기 6회 - 1유형 datetime, astype('datetime64[ns]')

 

일단 데이터 타입 형태부터 이해를 해야함

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문제

각 구급 보고서 별 출동시각과 신고시각의 차이를 '소요시간' 컬럼을 만들고 초(sec)단위로 구하고

소방서명 별 소요시간의 평균을 오름차순으로 정렬 했을때 3번째로 작은 소요시간의 값과 소방서명을 출력하라

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처음에 그냥 무식하게 df['출동시각']-df['신고시각']으로 계산했는데 마이너스가 나옴..

데이터를 다시 보니까 마포소방서 기준 출동일자랑 신고일자도 다름.. 시각도 같은 크기 단위가 아니었음

이걸 어떻게 pd.to_datetime으로 하나 고민에 빠져서 정답을 봄

 

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df['출동일자'].astype('str')로 int(숫자형) > str(문자형)으로 바꿔놓은 건 알게됨

근데 뒤에 str.zfill은 대체 뭔가 싶어서 찾아봄

 

str.zfill() : 문자열의 왼쪽에 0을 채워서 지정한 길이를 만족시키는 메서드

해당 문자열이 지정한 길이보다 짧을 경우, 왼쪽에 0을 추가하여 길이를 맞춥니다.

만약 문자열의 길이가 이미 지정한 길이보다 크거나 같을 경우, 문자열을 그대로 반환합니다.

 

신고시각 같은 경우에 글자 자리수가 다르니까 그걸 맞춰주려고 한 것 같음

str.zfill(6) 하니 모두 6자리로 맞춰짐

이렇게 두개를 합치고 나서야 날짜+시간 으로 pd.to_datetime이 되더라

 

근데 또 dt.total_seconds()는 뭐냐??

total_seconds() >> 초 단위로 반환해줌

result = df.groupby(['소방서명'])['소요시각'].mean().sort_values().reset_index().iloc[2].values
print(result)

 

 

소방서별 > groupby

소요시간의 평균을 오름차순으로 정렬 > ['소요시각'].mean().sort_values()

3번째로 작은 소요시간의 값과 소방서명 > reset_index() 인덱스 초기화해서 칼럼으로 가져온다음에 0,1,2 니까 3번째꺼 가져오기

 

여기서 궁금증

시간만은 datetime으로 못 만드나???? 라는 생각이

해결방법은 아래

 

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시간 문제가 1유형에서 제일 어려운거 같다...

 

 

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근데 다른 풀이를 또 발견함

df['출동시간'] = df['출동시간'].astype('datetime64[ns]')
df['신고시간'] = df['신고시간'].astype('datetime64[ns]')
df['차이'] = df['출동시간'] - df['신고시간']
value = df.groupby('소방서명')['차이'].mean().max() #00:02:34.285714285
result1 = round(value.seconds/60) #value.days, value.seconds
print(result1)

 

astype('datetime64[ns]') 이건 뭐시냐 또 처음 보는 함수라서 찾아봤다

df['출동시간'] = pd.to_datetime(df['출동시간'], format = '%H-%M-%S')
df['출동시간'] = df['출동시간'].astype('datetime64[ns]')

 

이렇게 두가지 방식으로 가능한 듯

근데 또 오류가 생김

 

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띠용?? 오류를 읽어봤더니 같은 포맷이 아니라고 나오는 것 같다

그러니까 출동시각이 어느건 120324고 어느건 324 라면

120324=오후 12시 03분 24초 , 324=오전 0시 3분 24초 이렇게 읽는 건데 형태가 달라서 오류가 나는 듯

결국 pd.to_datetime 하려면 위에서 str.zfill(6) 써서 출동시각 앞에 0을 채워줘야 한다...

 

시험에서는 astype('datetime64[ns]') 를 외워가서 쓰고 안되면 추가하자