[Python pandas] 시간대 확인, 설정, 변경하기 (time zone generation, localization, conversion)
Python 분석과 프로그래밍/Python 데이터 전처리 2019. 12. 28. 18:13이번 포스팅에서는
(1) Python에서 시간대 (time zone) 확인하기
(2) pandas 에서 date_range()로 날짜-시간 생성 시 시간대(time zone)를 설정하기
(time zone setting)
(3) 시간대 정보가 없는 naive 상태에서 지역 시간대로 변경하기
(convert from naive timezone to localized timezone)
(4) 날짜-시간 DatetimeIndex의 특정 시간대를 다른 시간대로 변경하기
(converst from a timezone to another timezone)
하는 방법을 소개하겠습니다.
(1) Python에서 시간대 (time zone) 확인하기 |
국가 간을 넘나들면서 여러 시간대에 걸쳐서 업무를 봐야 한다거나, 일광 절약 시간(미국식 Daylight Savings Time, DST, 영국식 Summer Time) 을 적용하고 있는 나라 (예: 미국, 캐나다, 대부분의 유럽 국가, 호주 일부 지역) 에서는 시간대를 고려해서 프로그래밍을 해야 한다는게 머리가 아픈 일입니다.
그래서 국가/지역별 시간대의 국제 표준으로 UTC (Coordinated Univeral Time, 이전의 Greenwich Mean Time, GMT) 시간대를 많이 사용합니다. 아래 지도는 국가별 시간대를 나타낸 것인데요, 영국의 Greenwich 천문대를 지나는 지도의 가운데 부분이 바로 UTC 시간대입니다.
참고로, 한국, 일본, 호주 가운데 지역은 UTC + 9hour 시간대에 속합니다.
[ Standard Time Zones of the World ]
* 출처: https://en.wikipedia.org/wiki/Coordinated_Universal_Time#/media/File:World_Time_Zones_Map.png
Python에서는 pytz 라이브러리를 사용해서 시간대 정보를 확인할 수 있으며, pandas는 pytz 라이브러리를 wrap 해서 시간대 정보를 다루고 있습니다.
아시아 지역의 시간대 이름 (time zone names in Asia)을 살펴보겠습니다.
# time zone information import pytz # regular expression in Python import re
pattern = re.compile(r'^Asia') # list comprehension for selecting 'Asia****' time zones tz_asia = [x for x in pytz.common_timezones if pattern.match(x)] tz_asia [Out]:['Asia/Aden',
'Asia/Almaty',
'Asia/Amman',
'Asia/Anadyr',
'Asia/Aqtau',
'Asia/Aqtobe',
'Asia/Ashgabat',
'Asia/Atyrau',
'Asia/Baghdad',
'Asia/Bahrain',
'Asia/Baku',
'Asia/Bangkok',
'Asia/Barnaul',
'Asia/Beirut',
'Asia/Bishkek',
'Asia/Brunei',
'Asia/Chita',
'Asia/Choibalsan',
'Asia/Colombo',
'Asia/Damascus',
'Asia/Dhaka',
'Asia/Dili',
'Asia/Dubai',
'Asia/Dushanbe',
'Asia/Famagusta',
'Asia/Gaza',
'Asia/Hebron',
'Asia/Ho_Chi_Minh',
'Asia/Hong_Kong',
'Asia/Hovd',
'Asia/Irkutsk',
'Asia/Jakarta',
'Asia/Jayapura',
'Asia/Jerusalem',
'Asia/Kabul',
'Asia/Kamchatka',
'Asia/Karachi',
'Asia/Kathmandu',
'Asia/Khandyga',
'Asia/Kolkata',
'Asia/Krasnoyarsk',
'Asia/Kuala_Lumpur',
'Asia/Kuching',
'Asia/Kuwait',
'Asia/Macau',
'Asia/Magadan',
'Asia/Makassar',
'Asia/Manila',
'Asia/Muscat',
'Asia/Nicosia',
'Asia/Novokuznetsk',
'Asia/Novosibirsk',
'Asia/Omsk',
'Asia/Oral',
'Asia/Phnom_Penh',
'Asia/Pontianak',
'Asia/Pyongyang',
'Asia/Qatar',
'Asia/Qostanay',
'Asia/Qyzylorda',
'Asia/Riyadh',
'Asia/Sakhalin',
'Asia/Samarkand',
'Asia/Seoul',
'Asia/Shanghai',
'Asia/Singapore',
'Asia/Srednekolymsk',
'Asia/Taipei',
'Asia/Tashkent',
'Asia/Tbilisi',
'Asia/Tehran',
'Asia/Thimphu',
'Asia/Tokyo',
'Asia/Tomsk',
'Asia/Ulaanbaatar',
'Asia/Urumqi',
'Asia/Ust-Nera',
'Asia/Vientiane',
'Asia/Vladivostok',
'Asia/Yakutsk',
'Asia/Yangon',
'Asia/Yekaterinburg',
'Asia/Yerevan']
|
아래는 한국의 서울, 싱가폴, 중국의 상해, 일본의 도쿄의 시간대 정보를 조회해 본 결과입니다.
# UTC: coordinated universal time pytz.timezone('UTC') [Out]: <UTC>pytz.timezone('Asia/Seoul') [Out]: <DstTzInfo 'Asia/Seoul' LMT+8:28:00 STD>pytz.timezone('Asia/Singapore') [Out]: <DstTzInfo 'Asia/Singapore' LMT+6:55:00 STD>pytz.timezone('Asia/Shanghai') [Out]: <DstTzInfo 'Asia/Shanghai' LMT+8:06:00 STD>pytz.timezone('Asia/Tokyo') [Out]: <DstTzInfo 'Asia/Tokyo' LMT+9:19:00 STD> |
(2) 시간대를 포함해서 날짜-시간 범위 만들기 (generate date ranges with time zone) |
pandas 의 date_range() 함수로 날짜-시간 DatetimeIndex를 생성할 때 tz = 'time_zone_name' 옵션을 사용하면 시간대(time zone)를 설정해줄 수 있습니다. 아래 예는 'Asia/Seoul' 시간대를 설정해서 2019-12-28 부터 4일 치 날짜를 생성한 것입니다.
import pandas as pd ts_seoul = pd.date_range('2019-12-28', periods=4, freq='D', tz='Asia/Seoul') ts_seoul [Out]:DatetimeIndex(['2019-12-28 00:00:00+09:00', '2019-12-29 00:00:00+09:00', '2019-12-30 00:00:00+09:00', '2019-12-31 00:00:00+09:00'], dtype='datetime64[ns, Asia/Seoul]', freq='D') ts_seoul_series = pd.Series(range(len(ts_seoul_idx)), index = ts_seoul) ts_seoul_series.index.tz [Out]:<DstTzInfo 'Asia/Seoul' LMT+8:28:00 STD> |
(3) 시간대가 없는 naive 상태에서 지역 시간대 설정하기 (convert from naive to localized time zone) |
pandas 의 date_range() 함수로 날짜-시간 DatetimeIndex를 생성하면 디폴트로는 시간대가 없는 naive 상태로 만들어집니다. 이런 naive time-zone에서 특정 국가/지역의 시간대를 설정하고 싶을 때 tz_localize('timezone_name') 메소드를 사용합니다.
# timezone-naive timestamps ts_naive = pd.date_range('2019-12-28', periods=6, freq='D') ts_naive [Out]:DatetimeIndex(['2019-12-28', '2019-12-29', '2019-12-30', '2019-12-31',
'2020-01-01', '2020-01-02'],
dtype='datetime64[ns]', freq='D')# localize timezone to 'Asia/Seoul' using tz_localize() methods ts_local_seoul = ts_naive.tz_localize('Asia/Seoul') ts_local_seoul [Out]:DatetimeIndex(['2019-12-28 00:00:00+09:00', '2019-12-29 00:00:00+09:00', '2019-12-30 00:00:00+09:00', '2019-12-31 00:00:00+09:00', '2020-01-01 00:00:00+09:00', '2020-01-02 00:00:00+09:00'], dtype='datetime64[ns, Asia/Seoul]', freq='D') |
만약 naive time-zone 상태에서 시간대를 설정해주기 위해 tz_convert('timezone_name') 메소드를 사용하면 'TypeError: Connot convert tz-naive timestmaps, use tz_localize to localize' 라는 타입 에러가 발생합니다.
# TypeError: Cannot convert tz-naive timestamps, use tz_localize to localize ts_naive.tz_convert('Asia/Seoul')
|
(4) 특정 시간대를 다른 시간대로 바꾸기 (convert from a time-zone to another one) |
아래의 예는 tz_convert('Asia/Singapore') 메소드를 이용해서 'Asia/Seoul' 시간대를 'Asia/Singapore' 시간대로 변경해보았습니다.
# timezone 'Asia/Seoul' ts_seoul = pd.date_range('2019-12-28', periods=4, freq='D', tz='Asia/Seoul') ts_seoul DatetimeIndex(['2019-12-28 00:00:00+09:00', '2019-12-29 00:00:00+09:00',
'2019-12-30 00:00:00+09:00', '2019-12-31 00:00:00+09:00'],
dtype='datetime64[ns, Asia/Seoul]', freq='D')# convert from 'Asia/Seoul' to 'Asia/Singapore' using tz_convert() ts_singapore = ts_seoul.tz_convert('Asia/Singapore') ts_singapore [Out]:DatetimeIndex(['2019-12-27 23:00:00+08:00', '2019-12-28 23:00:00+08:00', '2019-12-29 23:00:00+08:00', '2019-12-30 23:00:00+08:00'], dtype='datetime64[ns, Asia/Singapore]', freq='D') |
많은 도움이 되었기를 바랍니다.
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[ 파이썬 시간대 이름 (Python Timezone Names) ]
import pytz
pytz.common_timezones
Africa |
America |
['Africa/Abidjan',
'Africa/Accra',
'Africa/Addis_Ababa',
'Africa/Algiers',
'Africa/Asmara',
'Africa/Bamako',
'Africa/Bangui',
'Africa/Banjul',
'Africa/Bissau',
'Africa/Blantyre',
'Africa/Brazzaville',
'Africa/Bujumbura',
'Africa/Cairo',
'Africa/Casablanca',
'Africa/Ceuta',
'Africa/Conakry',
'Africa/Dakar',
'Africa/Dar_es_Salaam',
'Africa/Djibouti',
'Africa/Douala',
'Africa/El_Aaiun',
'Africa/Freetown',
'Africa/Gaborone',
'Africa/Harare',
'Africa/Johannesburg',
'Africa/Juba',
'Africa/Kampala',
'Africa/Khartoum',
'Africa/Kigali',
'Africa/Kinshasa',
'Africa/Lagos',
'Africa/Libreville',
'Africa/Lome',
'Africa/Luanda',
'Africa/Lubumbashi',
'Africa/Lusaka',
'Africa/Malabo',
'Africa/Maputo',
'Africa/Maseru',
'Africa/Mbabane',
'Africa/Mogadishu',
'Africa/Monrovia',
'Africa/Nairobi',
'Africa/Ndjamena',
'Africa/Niamey',
'Africa/Nouakchott',
'Africa/Ouagadougou',
'Africa/Porto-Novo',
'Africa/Sao_Tome',
'Africa/Tripoli',
'Africa/Tunis',
'Africa/Windhoek'] |
'America/Yellowknife' ] |
| Antarctica | |
[ 'Antarctica/Casey',
| |
| Australia | |
[ 'Australia/Adelaide',
| |
Canada | |
[ 'Canada/Atlantic',
| |
| Europe | |
[ 'Europe/Amsterdam', 'Europe/Andorra',
'Europe/Astrakhan',
'Europe/Athens',
'Europe/Belgrade',
'Europe/Berlin',
'Europe/Bratislava',
'Europe/Brussels',
'Europe/Bucharest',
'Europe/Budapest',
'Europe/Busingen',
'Europe/Chisinau',
'Europe/Copenhagen',
'Europe/Dublin',
'Europe/Gibraltar',
'Europe/Guernsey',
'Europe/Helsinki',
'Europe/Isle_of_Man',
'Europe/Istanbul',
'Europe/Jersey',
'Europe/Kaliningrad',
'Europe/Kiev',
'Europe/Kirov',
'Europe/Lisbon',
'Europe/Ljubljana',
'Europe/London',
'Europe/Luxembourg',
'Europe/Madrid',
'Europe/Malta',
'Europe/Mariehamn',
'Europe/Minsk',
'Europe/Monaco',
'Europe/Moscow',
'Europe/Oslo',
'Europe/Paris',
'Europe/Podgorica',
'Europe/Prague',
'Europe/Riga',
'Europe/Rome',
'Europe/Samara',
'Europe/San_Marino',
'Europe/Sarajevo',
'Europe/Saratov',
'Europe/Simferopol',
'Europe/Skopje',
'Europe/Sofia',
'Europe/Stockholm',
'Europe/Tallinn',
'Europe/Tirane',
'Europe/Ulyanovsk',
'Europe/Uzhgorod',
'Europe/Vaduz',
'Europe/Vatican',
'Europe/Vienna',
'Europe/Vilnius',
'Europe/Volgograd',
'Europe/Warsaw',
'Europe/Zagreb',
'Europe/Zaporozhye', 'Europe/Zurich'] | |
Pacific | US |
'Pacific/Wallis'] | [ 'US/Alaska', 'US/Arizona',
'US/Central',
'US/Eastern',
'US/Hawaii',
'US/Mountain',
'US/Pacific'] |
| Indian | |
'Indian/Reunion'] |
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