pandas dataframe Date Parsing Error 오류 해결하기

"Date Parsing Error"는 Pandas 데이터프레임에서 날짜 데이터를 파싱(해석)할 때 발생할 수 있는 오류입니다. 날짜 데이터의 형식이 올바르게 파싱되지 않으면 이러한 오류가 발생할 수 있습니다. 다음은 "Date Parsing Error"가 발생할 수 있는 상황과 해결 방법을 설명하겠습니다.

 

상황 1: 날짜 형식이 일관되지 않은 경우

import pandas as pd

# 날짜 형식이 일관되지 않은 데이터프레임
data = {'Date': ['2021-01-01', '2022/02/02', '03-03-2023', '2024-04-04']}
df = pd.DataFrame(data)
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

이 경우, 'Date' 열의 날짜 형식이 일관되지 않아 "Date Parsing Error"가 발생할 수 있습니다.

해결 방법 1: 일관된 날짜 형식으로 변환

날짜 형식을 일관되게 맞춰야 합니다. pd.to_datetime 함수를 사용하여 format 매개변수를 지정하여 날짜 형식을 지정할 수 있습니다.

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%Y-%m-%d', errors='coerce')

 

상황 2: 날짜 형식이 잘못된 경우

import pandas as pd

# 잘못된 날짜 형식이 있는 데이터프레임
data = {'Date': ['2021-01-01', '2022-02-02', '2023-03-03', '20240404']}
df = pd.DataFrame(data)
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

이 경우, 'Date' 열의 날짜 형식이 잘못되어 "Date Parsing Error"가 발생할 수 있습니다.

해결 방법 2: 날짜 형식을 올바르게 변환

날짜 형식이 잘못된 경우, 날짜를 올바르게 변환하려면 format 매개변수를 사용하여 날짜 형식을 지정하세요. 또한 errors='coerce'를 사용하여 변환할 수 없는 날짜를 NaN으로 처리할 수 있습니다.

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%Y-%m-%d', errors='coerce')

 

"Date Parsing Error"를 해결하려면 날짜 데이터의 형식을 검사하고, 일관된 형식으로 변환하거나 잘못된 형식을 처리하세요. 이렇게 하면 날짜를 올바르게 파싱하여 데이터프레임에서 사용할 수 있습니다.