Pandas에서 열의 데이터 유형을 변경하는 방법

1. Pandas에서 열을 숫자 값으로 변환하는to_numeric 메소드
2. 한 유형을 다른 데이터 유형으로 변환하는astype()메소드
3. infer_objects()메소드를 사용하여 열 데이터 유형을보다 구체적인 유형으로 변환

Pandas dataframe에서 열의 데이터 유형을 변경하는 방법과to_numaric,as_type 및infer_objects와 같은 옵션을 소개합니다. 또한to_numaric과 함께downcasting 옵션을 사용하는 방법에 대해서도 논의 할 것입니다.

Pandas에서 열을 숫자 값으로 변환하는to_numeric 메소드

to_numeric()은DataFrame의 하나 이상의 열을 숫자 값으로 변환하는 가장 좋은 방법입니다. 또한 숫자가 아닌 객체 (예 : 문자열)를 정수 또는 부동 소수점 숫자로 적절하게 변경하려고합니다. 일부 값을 숫자 형으로 변환 할 수없는 경우,to_numeric()을 사용하면 숫자가 아닌 값을 NaN으로 만들 수 있습니다.

예제 코드:

# python 3.x
import pandas as pd
s = pd.Series([
    '12', '12', '4.7', 'asad', '3.0'])
print(s)
print('------------------------------')
print(pd.to_numeric(s, errors='coerce'))

산출:

0      12
1      12
2     4.7
3    asad
4     3.0
dtype: object
------------------------------
0    12.0
1    12.0
2     4.7
3     NaN
4     3.0
dtype: float64

to_numeric()은 기본적으로int64 또는float64 dtype을 제공합니다. 옵션을 사용하여integer,signed,unsigned 또는float로 캐스트 할 수 있습니다:

# python 3.x
import pandas as pd
s = pd.Series([-3, 1, -5])
print(s)
print(pd.to_numeric(s, downcast='integer'))

산출:

0   -3
1    1
2   -5
dtype: int64
0   -3
1    1
2   -5
dtype: int8

한 유형을 다른 데이터 유형으로 변환하는astype()메소드

astype() 메소드를 사용하면 변환하려는 dtype에 대해 명시 적으로 지정할 수 있습니다. astype()메소드 내부에 매개 변수를 전달하여 한 데이터 유형을 다른 데이터 유형으로 변환 할 수 있습니다.

예제 코드:

# python 3.x
import pandas as pd
c = [['x', '1.23', '14.2'], 
     ['y', '20', '0.11'],
     ['z', '3', '10']]
df = pd.DataFrame(
    c, 
    columns=['first', 'second', 'third'])
print(df)
df[['second', 'third']] = 
df[['second', 'third']].astype(float)
print('Converting..................')
print('............................')
print(df)

산출:

  first second third
0     x   1.23  14.2
1     y     20  0.11
2     z      3    10
Converting..................
............................
  first  second  third
0     x    1.23  14.20
1     y   20.00   0.11
2     z    3.00  10.00

infer_objects()메소드를 사용하여 열 데이터 유형을보다 구체적인 유형으로 변환

infer_objects()메소드는dataFrame의 열을보다 구체적인 데이터 유형 (소프트 변환)으로 변환하기 위해 팬더 버전 0.21.0에서 도입되었습니다.

예제 코드:

# python 3.x
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'a': [3, 12, 5], 
    'b': [3.0,2.6,1.1]}, 
     dtype='object')
print(df.dtypes)
df = df.infer_objects()
print('Infering..................')
print('............................')
print(df.dtypes)

산출:

a    object
b    object
dtype: object
Infering..................
............................
a      int64
b    float64
dtype: object