import pandas as pd
import numpy as np

# 날짜 범위 생성
dates = pd.date_range(start='2024-01-01', periods=365, freq='D')
df = pd.DataFrame({'date': dates, 'value': np.random.randn(365).cumsum()})
df = df.set_index('date')

# DatetimeIndex 속성
print(df.index.year.unique())     # 연도
print(df.index.month.unique())    # 월
print(df.index.dayofweek.unique()) # 요일

# 날짜 기반 슬라이싱
print(df['2024-03'])              # 2024년 3월 데이터
print(df['2024-01':'2024-03'])    # 1~3월 데이터
print(df.loc['2024-06-15'])       # 특정 날짜

# 일별 → 월별 (다운샘플링)
monthly = df.resample('M').mean()
print(monthly.head())

# 일별 → 주별 (다운샘플링)
weekly = df.resample('W').agg({
    'value': ['mean', 'min', 'max', 'std']
})

# 월별 → 일별 (업샘플링)
daily = monthly.resample('D').interpolate(method='linear')

# 시간대 설정
df.index = df.index.tz_localize('Asia/Seoul')

# 시간대 변환
df_utc = df.tz_convert('UTC')
df_ny = df.tz_convert('US/Eastern')

# 시간대 제거
df_naive = df.tz_localize(None)

from pandas.tseries.offsets import BDay, MonthEnd, DateOffset

date = pd.Timestamp('2024-03-15')

# 영업일 기준 이동
print(date + BDay(5))         # 5 영업일 후
print(date - BDay(3))         # 3 영업일 전

# 월말
print(date + MonthEnd(1))     # 해당 월의 마지막 날

# 커스텀 오프셋
print(date + DateOffset(months=3, days=10))