[판다스] 데이터 타입 변경

 

잘못된 데이터 타입은 연산 오류를 일으킬 수 있으므로 적절한 데이터 타입을 지정하는 것은 중요하다.

 

 

예제 데이터

KOSIS 국가통계포털

• 국가통계포털 -> 농림 ->  채소류 생산실적 총괄

 

data = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/data/채소류_생산실적.csv')
data.head()

 

-> 면적, 단수, 생산량 데이터는 모두 수치형 데이터로 보인다.

 

 

데이터 타입 확인

info()로 데이터 요약 정보 보기

data.info()

-> 하지만 3가지 컬럼 모두 object 데이터 타입을 가지고 있다.  이렇게 되면 나중에 수치 데이터끼리 연산을 할 때 에러가 발생하게 된다.

 

하나의 열만 궁금할 때 -> dtypes

data['생산량 (톤)'].dtypes

-> 문자열 데이터

 

<데이터 타입 종류>

int64	정수
float64	실수
O	Object, 문자열
bool	Boolean (True, False)
datetime64[ns]	날짜와 시간( 2024-01-01 12:00:00)
timedelta64[ns]	시간 간격( 5 days)
category	범주형 데이터(분류)

 

데이터 타입 변경하기

astype

• 하나의 데이터 변경

data['면적 (ha)'] = data['면적 (ha)'].astype('int')

 

• 2개 이상의 데이터 한번에 변경

data = data.astype({
    '면적 (ha)': 'int',     
    '단수 (kg/10a)': 'int',
    '생산량 (톤)': 'int'
})

data.info()

-> 면적, 단수, 생산량 데이터가 모두 int 타입으로 변경된 것을 확인할 수 있다.

 

 

apply

• 똑같이 면적, 단수, 생산량 데이터를 바꾸지만 apply 함수와 lambda 활용

data = data.apply(lambda x: x.astype('int') if x.name in ['면적 (ha)', '단수 (kg/10a)', '생산량 (톤)'] else x)
data