[Python] DataFrame 데이터 타입 변환하기

pnadas DataFrame에서 데이터 타입을 변경해보자.

 

데이터 타입 확인하기

df.dtypes

user_id        int64
session_id     int64
timestamp     object
app_name      object
event_type    object
dtype: object

 

 

데이터 타입 전체 변경하기

df.astype('float', errors='ignore')

user_id       float64
session_id    float64
timestamp      object
app_name       object
event_type     object
dtype: object

 

 

원하는 컬럼만 데이터 타입 변경하기

df = df.astype({'session_id':'int'})

user_id       float64
session_id      int64
timestamp      object
app_name       object
event_type     object
dtype: object

 

딕셔너리를 이용하여 컬럼명과 데이터 타입을 매개변수로 전달하면 해당 컬럼의 데이터 타입만 변경 가능하다.

 

 

숫자로 데이터 타입 변경하기

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
pd.to_numeric(df, errors='coerce')

 

to_numeric()을 사용하면 숫자가 아닌 값을 NaN으로 만들 수 있다.

errors = ' ignore/raise/coerce' 3가지 종류가 있다.

 

• errors = 'ignore' -> 만약 숫자로 변경할 수 없는 데이터라면 숫자로 변경하지 않고 원본 데이터를 그대로 반환
• errors = 'coerce' -> 만약 숫자로 변경할 수 없는 데이터라면 기존 데이터를 지우고 NaN으로 설정하여 반환
• errors = 'raise' -> 만약 숫자로 변경할 수 없는 데이터라면 에러를 일으키며 코드를 중단

 

날짜 형식으로 타입 변경하기

df.loc[:,'timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])

user_id       float64
session_id      int64
timestamp      datetime64[ns]
app_name       object
event_type     object
dtype: object