Series의 Type 변환하기
1
| df = pd.read_csv('korean-idol.csv')
|
1. Series의 Type
1-1. Type 확인하기
df_name.info() 명령어를 사용하여 Dataframe의 Series Type을 확인할 수 있다
df_name [ “col_name” ] .dtypes 명령어를 사용하여 특정 Series의 Type을 확인할 수 있다
Series Type
- object: 일반 문자영 타입
- float: 실수
- int: 정수
- category: 카테고리
- datatime: 시간
|
이름 |
그룹 |
소속사 |
성별 |
생년월일 |
키 |
혈액형 |
브랜드평판지수 |
| 0 |
지민 |
방탄소년단 |
빅히트 |
남자 |
1995-10-13 |
173.6 |
A |
10523260 |
| 1 |
지드래곤 |
빅뱅 |
YG |
남자 |
1988-08-18 |
177.0 |
A |
9916947 |
| 2 |
강다니엘 |
NaN |
커넥트 |
남자 |
1996-12-10 |
180.0 |
A |
8273745 |
| 3 |
뷔 |
방탄소년단 |
빅히트 |
남자 |
1995-12-30 |
178.0 |
AB |
8073501 |
| 4 |
화사 |
마마무 |
RBW |
여자 |
1995-07-23 |
162.1 |
A |
7650928 |
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 15 entries, 0 to 14
Data columns (total 8 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 이름 15 non-null object
1 그룹 14 non-null object
2 소속사 15 non-null object
3 성별 15 non-null object
4 생년월일 15 non-null object
5 키 13 non-null float64
6 혈액형 15 non-null object
7 브랜드평판지수 15 non-null int64
dtypes: float64(1), int64(1), object(6)
memory usage: 1.1+ KB
dtype('O')
1-2. Type 변환하기
df_name [ “col_name” ] .astype(…)
e.g. “키” column을 float에서 int로 변환해보기
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-12-c145a39acdb2> in <module>
----> 1 df["키"].astype(int)
D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in astype(self, dtype, copy, errors)
5696 else:
5697 # else, only a single dtype is given
-> 5698 new_data = self._data.astype(dtype=dtype, copy=copy, errors=errors)
5699 return self._constructor(new_data).__finalize__(self)
5700
D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py in astype(self, dtype, copy, errors)
580
581 def astype(self, dtype, copy: bool = False, errors: str = "raise"):
--> 582 return self.apply("astype", dtype=dtype, copy=copy, errors=errors)
583
584 def convert(self, **kwargs):
D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py in apply(self, f, filter, **kwargs)
440 applied = b.apply(f, **kwargs)
441 else:
--> 442 applied = getattr(b, f)(**kwargs)
443 result_blocks = _extend_blocks(applied, result_blocks)
444
D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\internals\blocks.py in astype(self, dtype, copy, errors)
623 vals1d = values.ravel()
624 try:
--> 625 values = astype_nansafe(vals1d, dtype, copy=True)
626 except (ValueError, TypeError):
627 # e.g. astype_nansafe can fail on object-dtype of strings
D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\dtypes\cast.py in astype_nansafe(arr, dtype, copy, skipna)
866
867 if not np.isfinite(arr).all():
--> 868 raise ValueError("Cannot convert non-finite values (NA or inf) to integer")
869
870 elif is_object_dtype(arr):
ValueError: Cannot convert non-finite values (NA or inf) to integer
“키” column에 NaN값이 존재하기 때문에 Error 발생!
column에 NaN 값이 있는 경우: 면저 NaN 값을 다른 값으로 대체한 후 Type을 변환할 수 있다
1
| df["키"] = df["키"].fillna(-1)
|
0 173.6
1 177.0
2 180.0
3 178.0
4 162.1
5 178.0
6 182.3
7 -1.0
8 179.2
9 167.1
10 -1.0
11 183.0
12 175.0
13 176.0
14 174.0
Name: 키, dtype: float64
0 173
1 177
2 180
3 178
4 162
5 178
6 182
7 -1
8 179
9 167
10 -1
11 183
12 175
13 176
14 174
Name: 키, dtype: int32
1-3. 날짜 (datatime) 타입 변환하기
(1) datetime 타입으로 변환하기
pd.to_datetime ( df_name [ “col_nema”] )
0 1995-10-13
1 1988-08-18
2 1996-12-10
3 1995-12-30
4 1995-07-23
5 1997-09-01
6 1995-08-09
7 1998-08-26
8 1992-12-04
9 1994-03-22
10 1989-03-09
11 1997-03-30
12 1995-07-21
13 1995-06-08
14 1993-03-09
Name: 생년월일, dtype: object
1
| pd.to_datetime(df["생년월일"])
|
0 1995-10-13
1 1988-08-18
2 1996-12-10
3 1995-12-30
4 1995-07-23
5 1997-09-01
6 1995-08-09
7 1998-08-26
8 1992-12-04
9 1994-03-22
10 1989-03-09
11 1997-03-30
12 1995-07-21
13 1995-06-08
14 1993-03-09
Name: 생년월일, dtype: datetime64[ns]
변환된 것을 원래 column에 다시 대입을 해줘야 정상적으로 변환된 값이 들어간다
1
2
| df["생년월일"] = pd.to_datetime(df["생년월일"])
df["생년월일"]
|
0 1995-10-13
1 1988-08-18
2 1996-12-10
3 1995-12-30
4 1995-07-23
5 1997-09-01
6 1995-08-09
7 1998-08-26
8 1992-12-04
9 1994-03-22
10 1989-03-09
11 1997-03-30
12 1995-07-21
13 1995-06-08
14 1993-03-09
Name: 생년월일, dtype: datetime64[ns]
(2) datatime 타입을 활용하기
df_name [ “datetime_col” ] .dt
을 활용하여 매우 손쉽게 년, 월, 일, 요일 등등 날짜 정보를 세부적으로 추출해낼 수 있다
- 년: df_name [ “datetime_col” ] .dt.year
- 월: df_name [ “datetime_col” ] .dt.month
- 일: df_name [ “datetime_col” ] .dt.day
- 요일: df_name [ “datetime_col” ] .dt.dayofweek
- 주: df_name [ “datetime_col” ] .dt.weekofyear
0 1995-10-13
1 1988-08-18
2 1996-12-10
3 1995-12-30
4 1995-07-23
5 1997-09-01
6 1995-08-09
7 1998-08-26
8 1992-12-04
9 1994-03-22
10 1989-03-09
11 1997-03-30
12 1995-07-21
13 1995-06-08
14 1993-03-09
Name: 생년월일, dtype: datetime64[ns]
년 추출:
0 1995
1 1988
2 1996
3 1995
4 1995
5 1997
6 1995
7 1998
8 1992
9 1994
10 1989
11 1997
12 1995
13 1995
14 1993
Name: 생년월일, dtype: int64
월 추출:
0 10
1 8
2 12
3 12
4 7
5 9
6 8
7 8
8 12
9 3
10 3
11 3
12 7
13 6
14 3
Name: 생년월일, dtype: int64
일 추출:
0 13
1 18
2 10
3 30
4 23
5 1
6 9
7 26
8 4
9 22
10 9
11 30
12 21
13 8
14 9
Name: 생년월일, dtype: int64
요일 추출:
월 [0], 화 [1], 수 [2], 목 [3], 금 [4], 토 [5], 일 [6]
0 4
1 3
2 1
3 5
4 6
5 0
6 2
7 2
8 4
9 1
10 3
11 6
12 4
13 3
14 1
Name: 생년월일, dtype: int64
주 추출:
1
| df["생년월일"].dt.weekofyear
|
0 41
1 33
2 50
3 52
4 29
5 36
6 32
7 35
8 49
9 12
10 10
11 13
12 29
13 23
14 10
Name: 생년월일, dtype: int64
