[Python] Pandas - Date

In [1]:

import os
import numpy as np
import pandas as pd

In [2]:

os.getcwd() #현재 디렉토리 확인

Out[2]:

'/Users/limjongjun/Desktop/JayJay/Growth/Python/Class101_Pandas'

In [25]:

df3 = pd.read_csv('03_Delivery.csv', encoding= 'cp949') #한글 인코더 명칭 옵션 추가
df3

Out[25]:

	결제수단	배송번호	배송시작일	배송완료일	상품구매금액	상품번호	수량	주문경로	주문일
0	무통장입금	D-20181227-0000648-00	2019-01-07 오전 8:56	2019-01-11 오전 5:32	71450	1077.0	1	PC쇼핑몰	20181227
1	무통장입금	D-20181229-0000119-00	2019-01-03 오전 9:30	2019-01-07 오전 5:32	141240	42.0	2	모바일웹	20181229
2	무통장입금	D-20181230-0000100-00	2019-01-03 오전 9:30	2019-01-07 오전 5:32	13910	1271.0	1	모바일웹	20181230
3	무통장입금	D-20181231-0000087-00	2019-01-03 오전 9:30	2019-01-07 오전 5:32	81600	1085.0	1	모바일웹	20181231
4	무통장입금	D-20181231-0000108-00	2019-01-07 오전 8:56	2019-01-11 오전 5:32	94710	1106.0	1	모바일웹	20181231
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
46744	카드	D-20171229-0000036-00	2017-12-29 오후 4:32	2018-01-02 오전 5:31	52800	445.0	1	모바일웹	20171229
46745	카드	D-20171229-0000043-00	2018-01-03 오전 9:45	2018-01-07 오전 5:38	112200	172.0	2	모바일웹	20171229
46746	카드	D-20171230-0000022-01	2018-01-02 오후 7:06	2018-01-11 오전 2:46	36000	140.0	1	네이버 페이	20171230
46747	카드	D-20171231-0000017-01	2018-01-03 오후 2:00	2018-01-06 오후 6:06	73460	184.0	1	네이버 페이	20171231
46748	카드	D-20171231-0000026-00	2018-01-03 오후 12:43	2018-01-07 오전 5:38	81620	479.0	1	모바일웹	20171231

46749 rows × 9 columns

In [ ]:

df3.head()

Out[ ]:

	결제수단	배송번호	배송시작일	배송완료일	상품구매금액	상품번호	수량	주문경로	주문일	상품번호(clean)
0	무통장입금	D-20181227-0000648-00	2019-01-07 오전 8:56	2019-01-11 오전 5:32	71450	1077.0	1	PC쇼핑몰	20181227	1077.0
1	무통장입금	D-20181229-0000119-00	2019-01-03 오전 9:30	2019-01-07 오전 5:32	141240	42.0	2	모바일웹	20181229	42.0
2	무통장입금	D-20181230-0000100-00	2019-01-03 오전 9:30	2019-01-07 오전 5:32	13910	1271.0	1	모바일웹	20181230	1271.0
3	무통장입금	D-20181231-0000087-00	2019-01-03 오전 9:30	2019-01-07 오전 5:32	81600	1085.0	1	모바일웹	20181231	1085.0
4	무통장입금	D-20181231-0000108-00	2019-01-07 오전 8:56	2019-01-11 오전 5:32	94710	1106.0	1	모바일웹	20181231	1106.0

In [ ]:

df3['주문일']

Out[ ]:

0        20181227
1        20181229
2        20181230
3        20181231
4        20181231
           ...   
46744    20171229
46745    20171229
46746    20171230
46747    20171231
46748    20171231
Name: 주문일, Length: 46749, dtype: int64

In [ ]:

pd.to_datetime(df3['주문일']) #형식지정을 하지 않아 초단위로 인식

Out[ ]:

0       1970-01-01 00:00:00.020181227
1       1970-01-01 00:00:00.020181229
2       1970-01-01 00:00:00.020181230
3       1970-01-01 00:00:00.020181231
4       1970-01-01 00:00:00.020181231
                     ...             
46744   1970-01-01 00:00:00.020171229
46745   1970-01-01 00:00:00.020171229
46746   1970-01-01 00:00:00.020171230
46747   1970-01-01 00:00:00.020171231
46748   1970-01-01 00:00:00.020171231
Name: 주문일, Length: 46749, dtype: datetime64[ns]

In [ ]:

df3['주문일(datetime)'] = pd.to_datetime(df3['주문일'], format = '%Y%m%d')
df3

Out[ ]:

	결제수단	배송번호	배송시작일	배송완료일	상품구매금액	상품번호	수량	주문경로	주문일	상품번호(clean)	주문일(datetime)
0	무통장입금	D-20181227-0000648-00	2019-01-07 오전 8:56	2019-01-11 오전 5:32	71450	1077.0	1	PC쇼핑몰	20181227	1077.0	2018-12-27
1	무통장입금	D-20181229-0000119-00	2019-01-03 오전 9:30	2019-01-07 오전 5:32	141240	42.0	2	모바일웹	20181229	42.0	2018-12-29
2	무통장입금	D-20181230-0000100-00	2019-01-03 오전 9:30	2019-01-07 오전 5:32	13910	1271.0	1	모바일웹	20181230	1271.0	2018-12-30
3	무통장입금	D-20181231-0000087-00	2019-01-03 오전 9:30	2019-01-07 오전 5:32	81600	1085.0	1	모바일웹	20181231	1085.0	2018-12-31
4	무통장입금	D-20181231-0000108-00	2019-01-07 오전 8:56	2019-01-11 오전 5:32	94710	1106.0	1	모바일웹	20181231	1106.0	2018-12-31
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
46744	카드	D-20171229-0000036-00	2017-12-29 오후 4:32	2018-01-02 오전 5:31	52800	445.0	1	모바일웹	20171229	445.0	2017-12-29
46745	카드	D-20171229-0000043-00	2018-01-03 오전 9:45	2018-01-07 오전 5:38	112200	172.0	2	모바일웹	20171229	172.0	2017-12-29
46746	카드	D-20171230-0000022-01	2018-01-02 오후 7:06	2018-01-11 오전 2:46	36000	140.0	1	네이버 페이	20171230	140.0	2017-12-30
46747	카드	D-20171231-0000017-01	2018-01-03 오후 2:00	2018-01-06 오후 6:06	73460	184.0	1	네이버 페이	20171231	184.0	2017-12-31
46748	카드	D-20171231-0000026-00	2018-01-03 오후 12:43	2018-01-07 오전 5:38	81620	479.0	1	모바일웹	20171231	479.0	2017-12-31

46749 rows × 11 columns

In [ ]:

#일자별 물품 주문량
df3.pivot_table(index='주문일(datetime)', values = '수량', aggfunc = 'sum')

Out[ ]:

	수량
주문일(datetime)
2017-01-01	1
2017-01-15	1
2017-01-18	1
2017-01-23	1
2017-02-02	1
...	...
2019-05-31	88
2019-06-01	1
2019-06-02	5
2019-06-04	1
2019-06-19	2

807 rows × 1 columns

In [ ]:

df3['주문연도'] = df3['주문일(datetime)'].dt.year
df3

Out[ ]:

	결제수단	배송번호	배송시작일	배송완료일	상품구매금액	상품번호	수량	주문경로	주문일	상품번호(clean)	주문일(datetime)	주문연도
0	무통장입금	D-20181227-0000648-00	2019-01-07 오전 8:56	2019-01-11 오전 5:32	71450	1077.0	1	PC쇼핑몰	20181227	1077.0	2018-12-27	2018
1	무통장입금	D-20181229-0000119-00	2019-01-03 오전 9:30	2019-01-07 오전 5:32	141240	42.0	2	모바일웹	20181229	42.0	2018-12-29	2018
2	무통장입금	D-20181230-0000100-00	2019-01-03 오전 9:30	2019-01-07 오전 5:32	13910	1271.0	1	모바일웹	20181230	1271.0	2018-12-30	2018
3	무통장입금	D-20181231-0000087-00	2019-01-03 오전 9:30	2019-01-07 오전 5:32	81600	1085.0	1	모바일웹	20181231	1085.0	2018-12-31	2018
4	무통장입금	D-20181231-0000108-00	2019-01-07 오전 8:56	2019-01-11 오전 5:32	94710	1106.0	1	모바일웹	20181231	1106.0	2018-12-31	2018
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
46744	카드	D-20171229-0000036-00	2017-12-29 오후 4:32	2018-01-02 오전 5:31	52800	445.0	1	모바일웹	20171229	445.0	2017-12-29	2017
46745	카드	D-20171229-0000043-00	2018-01-03 오전 9:45	2018-01-07 오전 5:38	112200	172.0	2	모바일웹	20171229	172.0	2017-12-29	2017
46746	카드	D-20171230-0000022-01	2018-01-02 오후 7:06	2018-01-11 오전 2:46	36000	140.0	1	네이버 페이	20171230	140.0	2017-12-30	2017
46747	카드	D-20171231-0000017-01	2018-01-03 오후 2:00	2018-01-06 오후 6:06	73460	184.0	1	네이버 페이	20171231	184.0	2017-12-31	2017
46748	카드	D-20171231-0000026-00	2018-01-03 오후 12:43	2018-01-07 오전 5:38	81620	479.0	1	모바일웹	20171231	479.0	2017-12-31	2017

46749 rows × 12 columns

In [ ]:

df3['주문월'] = df3['주문일(datetime)'].dt.month
df3

Out[ ]:

	결제수단	배송번호	배송시작일	배송완료일	상품구매금액	상품번호	수량	주문경로	주문일	상품번호(clean)	주문일(datetime)	주문연도	주문월
0	무통장입금	D-20181227-0000648-00	2019-01-07 오전 8:56	2019-01-11 오전 5:32	71450	1077.0	1	PC쇼핑몰	20181227	1077.0	2018-12-27	2018	12
1	무통장입금	D-20181229-0000119-00	2019-01-03 오전 9:30	2019-01-07 오전 5:32	141240	42.0	2	모바일웹	20181229	42.0	2018-12-29	2018	12
2	무통장입금	D-20181230-0000100-00	2019-01-03 오전 9:30	2019-01-07 오전 5:32	13910	1271.0	1	모바일웹	20181230	1271.0	2018-12-30	2018	12
3	무통장입금	D-20181231-0000087-00	2019-01-03 오전 9:30	2019-01-07 오전 5:32	81600	1085.0	1	모바일웹	20181231	1085.0	2018-12-31	2018	12
4	무통장입금	D-20181231-0000108-00	2019-01-07 오전 8:56	2019-01-11 오전 5:32	94710	1106.0	1	모바일웹	20181231	1106.0	2018-12-31	2018	12
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
46744	카드	D-20171229-0000036-00	2017-12-29 오후 4:32	2018-01-02 오전 5:31	52800	445.0	1	모바일웹	20171229	445.0	2017-12-29	2017	12
46745	카드	D-20171229-0000043-00	2018-01-03 오전 9:45	2018-01-07 오전 5:38	112200	172.0	2	모바일웹	20171229	172.0	2017-12-29	2017	12
46746	카드	D-20171230-0000022-01	2018-01-02 오후 7:06	2018-01-11 오전 2:46	36000	140.0	1	네이버 페이	20171230	140.0	2017-12-30	2017	12
46747	카드	D-20171231-0000017-01	2018-01-03 오후 2:00	2018-01-06 오후 6:06	73460	184.0	1	네이버 페이	20171231	184.0	2017-12-31	2017	12
46748	카드	D-20171231-0000026-00	2018-01-03 오후 12:43	2018-01-07 오전 5:38	81620	479.0	1	모바일웹	20171231	479.0	2017-12-31	2017	12

46749 rows × 13 columns

In [ ]:

df3['주문주차'] = df3['주문일(datetime)'].dt.isocalendar().week
df3

Out[ ]:

	결제수단	배송번호	배송시작일	배송완료일	상품구매금액	상품번호	수량	주문경로	주문일	상품번호(clean)	주문일(datetime)	주문연도	주문월	주문주차
0	무통장입금	D-20181227-0000648-00	2019-01-07 오전 8:56	2019-01-11 오전 5:32	71450	1077.0	1	PC쇼핑몰	20181227	1077.0	2018-12-27	2018	12	52
1	무통장입금	D-20181229-0000119-00	2019-01-03 오전 9:30	2019-01-07 오전 5:32	141240	42.0	2	모바일웹	20181229	42.0	2018-12-29	2018	12	52
2	무통장입금	D-20181230-0000100-00	2019-01-03 오전 9:30	2019-01-07 오전 5:32	13910	1271.0	1	모바일웹	20181230	1271.0	2018-12-30	2018	12	52
3	무통장입금	D-20181231-0000087-00	2019-01-03 오전 9:30	2019-01-07 오전 5:32	81600	1085.0	1	모바일웹	20181231	1085.0	2018-12-31	2018	12	1
4	무통장입금	D-20181231-0000108-00	2019-01-07 오전 8:56	2019-01-11 오전 5:32	94710	1106.0	1	모바일웹	20181231	1106.0	2018-12-31	2018	12	1
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
46744	카드	D-20171229-0000036-00	2017-12-29 오후 4:32	2018-01-02 오전 5:31	52800	445.0	1	모바일웹	20171229	445.0	2017-12-29	2017	12	52
46745	카드	D-20171229-0000043-00	2018-01-03 오전 9:45	2018-01-07 오전 5:38	112200	172.0	2	모바일웹	20171229	172.0	2017-12-29	2017	12	52
46746	카드	D-20171230-0000022-01	2018-01-02 오후 7:06	2018-01-11 오전 2:46	36000	140.0	1	네이버 페이	20171230	140.0	2017-12-30	2017	12	52
46747	카드	D-20171231-0000017-01	2018-01-03 오후 2:00	2018-01-06 오후 6:06	73460	184.0	1	네이버 페이	20171231	184.0	2017-12-31	2017	12	52
46748	카드	D-20171231-0000026-00	2018-01-03 오후 12:43	2018-01-07 오전 5:38	81620	479.0	1	모바일웹	20171231	479.0	2017-12-31	2017	12	52

46749 rows × 14 columns

In [ ]:

df3['주문요일'] = df3['주문일(datetime)'].dt.day_name()
df3

Out[ ]:

	결제수단	배송번호	배송시작일	배송완료일	상품구매금액	상품번호	수량	주문경로	주문일	상품번호(clean)	주문일(datetime)	주문연도	주문월	주문주차	주문요일
0	무통장입금	D-20181227-0000648-00	2019-01-07 오전 8:56	2019-01-11 오전 5:32	71450	1077.0	1	PC쇼핑몰	20181227	1077.0	2018-12-27	2018	12	52	Thursday
1	무통장입금	D-20181229-0000119-00	2019-01-03 오전 9:30	2019-01-07 오전 5:32	141240	42.0	2	모바일웹	20181229	42.0	2018-12-29	2018	12	52	Saturday
2	무통장입금	D-20181230-0000100-00	2019-01-03 오전 9:30	2019-01-07 오전 5:32	13910	1271.0	1	모바일웹	20181230	1271.0	2018-12-30	2018	12	52	Sunday
3	무통장입금	D-20181231-0000087-00	2019-01-03 오전 9:30	2019-01-07 오전 5:32	81600	1085.0	1	모바일웹	20181231	1085.0	2018-12-31	2018	12	1	Monday
4	무통장입금	D-20181231-0000108-00	2019-01-07 오전 8:56	2019-01-11 오전 5:32	94710	1106.0	1	모바일웹	20181231	1106.0	2018-12-31	2018	12	1	Monday
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
46744	카드	D-20171229-0000036-00	2017-12-29 오후 4:32	2018-01-02 오전 5:31	52800	445.0	1	모바일웹	20171229	445.0	2017-12-29	2017	12	52	Friday
46745	카드	D-20171229-0000043-00	2018-01-03 오전 9:45	2018-01-07 오전 5:38	112200	172.0	2	모바일웹	20171229	172.0	2017-12-29	2017	12	52	Friday
46746	카드	D-20171230-0000022-01	2018-01-02 오후 7:06	2018-01-11 오전 2:46	36000	140.0	1	네이버 페이	20171230	140.0	2017-12-30	2017	12	52	Saturday
46747	카드	D-20171231-0000017-01	2018-01-03 오후 2:00	2018-01-06 오후 6:06	73460	184.0	1	네이버 페이	20171231	184.0	2017-12-31	2017	12	52	Sunday
46748	카드	D-20171231-0000026-00	2018-01-03 오후 12:43	2018-01-07 오전 5:38	81620	479.0	1	모바일웹	20171231	479.0	2017-12-31	2017	12	52	Sunday

46749 rows × 15 columns

In [65]:

import seaborn as sns
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
mpl.rc('font', family ='AppleGothic')

In [ ]:

sns.countplot(data=df3, x='주문요일')

Out[ ]:

<Axes: xlabel='주문요일', ylabel='count'>

In [ ]:

sns.lineplot(data = df3, x = '주문일(datetime)', y = '상품구매금액', estimator = sum )

Out[ ]:

<Axes: xlabel='주문일(datetime)', ylabel='상품구매금액'>

In [ ]:

df3['주중/주말'] = df3['주문요일'].replace({'Monday' : '주중',
                                       'Tuesday' : '주중',
                                       'Wednesday' : '주중',
                                       'Thursday' : '주중',
                                       'Friday' : '주중',
                                       'Saturday' : '주말',
                                       'Sunday' : '주말'})

In [ ]:

df3['주중/주말'].value_counts()

Out[ ]:

주중/주말
주중    42406
주말     4343
Name: count, dtype: int64

In [ ]:

df3['주중/주말'].unique()

Out[ ]:

array(['주중', '주말'], dtype=object)

In [ ]:

df3.pivot_table(index = '주중/주말', values = '수량', aggfunc = 'mean')

Out[ ]:

	수량
주중/주말
주말	1.185586
주중	1.176201

In [ ]:

df3.pivot_table(index = '주중/주말', values = '상품구매금액', aggfunc = 'sum')

Out[ ]:

	상품구매금액
주중/주말
주말	306863800
주중	2936027585

In [ ]:

df3.pivot_table(index = '주중/주말', values = '상품구매금액', aggfunc = 'mean')

Out[ ]:

	상품구매금액
주중/주말
주말	70657.103385
주중	69236.136042

In [ ]:

sns.barplot(data = df3, x = '주중/주말', y = '상품구매금액', estimator = sum, ci = None)

/var/folders/_b/znjp14gd02d8lg63thqc7bm40000gn/T/ipykernel_10652/2074504014.py:1: FutureWarning: 

The `ci` parameter is deprecated. Use `errorbar=None` for the same effect.

  sns.barplot(data = df3, x = '주중/주말', y = '상품구매금액', estimator = sum, ci = None)

Out[ ]:

<Axes: xlabel='주중/주말', ylabel='상품구매금액'>

In [ ]:

sns.barplot(data = df3, x = '주중/주말', y = '상품구매금액', estimator = sum, ci = None, hue = '주문경로' )

/var/folders/_b/znjp14gd02d8lg63thqc7bm40000gn/T/ipykernel_10652/1196022264.py:1: FutureWarning: 

The `ci` parameter is deprecated. Use `errorbar=None` for the same effect.

  sns.barplot(data = df3, x = '주중/주말', y = '상품구매금액', estimator = sum, ci = None, hue = '주문경로' )

Out[ ]:

<Axes: xlabel='주중/주말', ylabel='상품구매금액'>

In [ ]:

df3['배송시작일']

Out[ ]:

0         2019-01-07 오전 8:56
1         2019-01-03 오전 9:30
2         2019-01-03 오전 9:30
3         2019-01-03 오전 9:30
4         2019-01-07 오전 8:56
                ...         
46744     2017-12-29 오후 4:32
46745     2018-01-03 오전 9:45
46746     2018-01-02 오후 7:06
46747     2018-01-03 오후 2:00
46748    2018-01-03 오후 12:43
Name: 배송시작일, Length: 46749, dtype: object

In [ ]:

def func1(row) :
    return row.split(' ')[0]

df3['배송시작일(datetime)'] = pd.to_datetime(df3['배송시작일'].apply(func1))
df3['배송완료(datetime)'] = pd.to_datetime(df3['배송완료일'].apply(func1))

df3

Out[ ]:

	결제수단	배송번호	배송시작일	배송완료일	상품구매금액	상품번호	수량	주문경로	주문일	상품번호(clean)	주문일(datetime)	주문연도	주문월	주문주차	주문요일	주중/주말	배송시작일(datetime)	배송완료(datetime)
0	무통장입금	D-20181227-0000648-00	2019-01-07 오전 8:56	2019-01-11 오전 5:32	71450	1077.0	1	PC쇼핑몰	20181227	1077.0	2018-12-27	2018	12	52	Thursday	주중	2019-01-07	2019-01-11
1	무통장입금	D-20181229-0000119-00	2019-01-03 오전 9:30	2019-01-07 오전 5:32	141240	42.0	2	모바일웹	20181229	42.0	2018-12-29	2018	12	52	Saturday	주말	2019-01-03	2019-01-07
2	무통장입금	D-20181230-0000100-00	2019-01-03 오전 9:30	2019-01-07 오전 5:32	13910	1271.0	1	모바일웹	20181230	1271.0	2018-12-30	2018	12	52	Sunday	주말	2019-01-03	2019-01-07
3	무통장입금	D-20181231-0000087-00	2019-01-03 오전 9:30	2019-01-07 오전 5:32	81600	1085.0	1	모바일웹	20181231	1085.0	2018-12-31	2018	12	1	Monday	주중	2019-01-03	2019-01-07
4	무통장입금	D-20181231-0000108-00	2019-01-07 오전 8:56	2019-01-11 오전 5:32	94710	1106.0	1	모바일웹	20181231	1106.0	2018-12-31	2018	12	1	Monday	주중	2019-01-07	2019-01-11
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
46744	카드	D-20171229-0000036-00	2017-12-29 오후 4:32	2018-01-02 오전 5:31	52800	445.0	1	모바일웹	20171229	445.0	2017-12-29	2017	12	52	Friday	주중	2017-12-29	2018-01-02
46745	카드	D-20171229-0000043-00	2018-01-03 오전 9:45	2018-01-07 오전 5:38	112200	172.0	2	모바일웹	20171229	172.0	2017-12-29	2017	12	52	Friday	주중	2018-01-03	2018-01-07
46746	카드	D-20171230-0000022-01	2018-01-02 오후 7:06	2018-01-11 오전 2:46	36000	140.0	1	네이버 페이	20171230	140.0	2017-12-30	2017	12	52	Saturday	주말	2018-01-02	2018-01-11
46747	카드	D-20171231-0000017-01	2018-01-03 오후 2:00	2018-01-06 오후 6:06	73460	184.0	1	네이버 페이	20171231	184.0	2017-12-31	2017	12	52	Sunday	주말	2018-01-03	2018-01-06
46748	카드	D-20171231-0000026-00	2018-01-03 오후 12:43	2018-01-07 오전 5:38	81620	479.0	1	모바일웹	20171231	479.0	2017-12-31	2017	12	52	Sunday	주말	2018-01-03	2018-01-07

46749 rows × 18 columns

In [ ]:

df3['배송기간'] = df3['배송완료(datetime)'] - df3['배송시작일(datetime)']

In [ ]:

df3['배송기간'].describe()

Out[ ]:

count                        46749
mean     4 days 04:38:57.008278251
std      1 days 04:56:12.144368428
min                0 days 00:00:00
25%                4 days 00:00:00
50%                4 days 00:00:00
75%                4 days 00:00:00
max               47 days 00:00:00
Name: 배송기간, dtype: object

In [ ]:

df3.loc[(df3['배송기간'] != '4 days')
       &(df3['배송기간'] != '3 days')
       &(df3['배송기간'] != '2 days')
       &(df3['배송기간'] != '1 days')
       &(df3['배송기간'] != '0 days')] #위 방식으로하면 식이 길어짐

Out[ ]:

	결제수단	배송번호	배송시작일	배송완료일	상품구매금액	상품번호	수량	주문경로	주문일	상품번호(clean)	주문일(datetime)	주문연도	주문월	주문주차	주문요일	주중/주말	배송시작일(datetime)	배송완료(datetime)	배송기간
41	카드	D-20190101-0000055-01	2019-01-03 오전 9:32	2019-01-09 오후 3:47	42350	1283.0	1	네이버 페이	20190101	1283.0	2019-01-01	2019	1	1	Tuesday	주중	2019-01-03	2019-01-09	6 days
47	적립금	D-20190101-0000106-01	2019-01-03 오전 9:30	2019-01-13 오전 7:19	68970	38.0	1	네이버 페이	20190101	38.0	2019-01-01	2019	1	1	Tuesday	주중	2019-01-03	2019-01-13	10 days
68	카드	D-20190102-0000013-01	2019-01-03 오전 9:30	2019-01-08 오전 9:21	78870	603.0	1	네이버 페이	20190102	603.0	2019-01-02	2019	1	1	Wednesday	주중	2019-01-03	2019-01-08	5 days
102	카드	D-20190102-0000224-01	2019-01-03 오전 9:30	2019-01-08 오후 2:01	134640	1282.0	2	네이버 페이	20190102	1282.0	2019-01-02	2019	1	1	Wednesday	주중	2019-01-03	2019-01-08	5 days
106	무통장입금	D-20190102-0000242-01	2019-01-03 오전 9:30	2019-01-09 오후 1:01	123420	70.0	1	네이버 페이	20190102	70.0	2019-01-02	2019	1	1	Wednesday	주중	2019-01-03	2019-01-09	6 days
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
46738	카드	D-20171228-0000132-02	2017-12-29 오후 4:34	2018-01-03 오전 10:38	76600	107.0	10	네이버 페이	20171228	107.0	2017-12-28	2017	12	52	Thursday	주중	2017-12-29	2018-01-03	5 days
46739	카드	D-20171228-0000132-03	2017-12-29 오후 4:34	2018-01-03 오전 9:20	47300	248.0	1	네이버 페이	20171228	248.0	2017-12-28	2017	12	52	Thursday	주중	2017-12-29	2018-01-03	5 days
46740	카드	D-20171228-0000132-04	2017-12-29 오후 4:34	2018-01-07 오전 4:55	69960	293.0	1	네이버 페이	20171228	293.0	2017-12-28	2017	12	52	Thursday	주중	2017-12-29	2018-01-07	9 days
46741	카드	D-20171228-0000132-05	2017-12-29 오후 4:34	2018-01-07 오전 4:55	63140	305.0	1	네이버 페이	20171228	305.0	2017-12-28	2017	12	52	Thursday	주중	2017-12-29	2018-01-07	9 days
46746	카드	D-20171230-0000022-01	2018-01-02 오후 7:06	2018-01-11 오전 2:46	36000	140.0	1	네이버 페이	20171230	140.0	2017-12-30	2017	12	52	Saturday	주말	2018-01-02	2018-01-11	9 days

2622 rows × 19 columns

In [ ]:

def func2(row) :
    return str(row).split(' ')[0]

df3['배송기간(int)'] = (df3['배송기간'].apply(func2)).astype(int)

In [ ]:

df3.loc[(df3['배송기간(int)'] >= 7)]

Out[ ]:

	결제수단	배송번호	배송시작일	배송완료일	상품구매금액	상품번호	수량	주문경로	주문일	상품번호(clean)	주문일(datetime)	주문연도	주문월	주문주차	주문요일	주중/주말	배송시작일(datetime)	배송완료(datetime)	배송기간	배송기간(int)
47	적립금	D-20190101-0000106-01	2019-01-03 오전 9:30	2019-01-13 오전 7:19	68970	38.0	1	네이버 페이	20190101	38.0	2019-01-01	2019	1	1	Tuesday	주중	2019-01-03	2019-01-13	10 days	10
132	카드	D-20190102-0000463-01	2019-01-03 오후 6:20	2019-01-28 오후 4:33	388080	1217.0	3	네이버 페이	20190102	1217.0	2019-01-02	2019	1	1	Wednesday	주중	2019-01-03	2019-01-28	25 days	25
134	카드	D-20190102-0000498-01	2019-01-03 오후 6:20	2019-01-28 오후 4:15	129360	1217.0	1	네이버 페이	20190102	1217.0	2019-01-02	2019	1	1	Wednesday	주중	2019-01-03	2019-01-28	25 days	25
193	카드	D-20190102-0000938-01	2019-01-03 오후 6:20	2019-01-13 오전 4:38	82170	380.0	1	네이버 페이	20190102	380.0	2019-01-02	2019	1	1	Wednesday	주중	2019-01-03	2019-01-13	10 days	10
194	카드	D-20190102-0000938-02	2019-01-03 오후 6:20	2019-01-13 오전 4:38	77220	379.0	1	네이버 페이	20190102	379.0	2019-01-02	2019	1	1	Wednesday	주중	2019-01-03	2019-01-13	10 days	10
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46719	무통장입금	D-20171227-0000106-01	2017-12-28 오후 5:54	2018-01-06 오전 1:18	104000	68.0	1	네이버 페이	20171227	68.0	2017-12-27	2017	12	52	Wednesday	주중	2017-12-28	2018-01-06	9 days	9
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46740	카드	D-20171228-0000132-04	2017-12-29 오후 4:34	2018-01-07 오전 4:55	69960	293.0	1	네이버 페이	20171228	293.0	2017-12-28	2017	12	52	Thursday	주중	2017-12-29	2018-01-07	9 days	9
46741	카드	D-20171228-0000132-05	2017-12-29 오후 4:34	2018-01-07 오전 4:55	63140	305.0	1	네이버 페이	20171228	305.0	2017-12-28	2017	12	52	Thursday	주중	2017-12-29	2018-01-07	9 days	9
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