[Pandas] 데이터 타입 확인과 변경

 

 

 

 

 

 

 

✳️ 데이터 타입 종류

 

 

✳️ 데이터 타입 확인 - dtype

import pandas as pd
import seaborn as sns

data = sns.load_dataset('tip')

data.to_csv('tips_data.csv', index=False)

df = pd.read_csv('tips_data.csv')
df

 

- tip 컬럼의 데이터 타입 확인하기

df['tip'].dtype

# dtype('float64')

- size 컬럼의 데이터 타입 확인하기

df['size'].dtype

# dtype('int64')

 

✳️ 데이터 타입 변경 - astype

- total_bill의 데이터 타입 바꾸기 (float ▶️ str)

df['total_bill'] = df['total_bill'].astype(str)
df.info()

 

-  total_bill의 데이터 타입 바꾸기 (str ▶️ int)

실수 형태의 문자열에서 정수로 바꾸는 것은 불가능하다.

df['total_bill'] = df['total_bill'].astype(int)
df

 

 

-  total_bill의 데이터 타입 바꾸기 (str ▶️ float)

다시 실수로 바꾸는 것은 가능하다.

df['total_bill'] = df['total_bill'].astype(float)
df

 

 

-  total_bill의 데이터 타입 바꾸기 (str ▶️ float ▶️ int)

실수 형태의 문자열에서 정수로 바꾸기 위해서는 실수로 바꾼 다음에 정수로 바꿔줘야 한다.

df['total_bill'] = df['total_bill'].astype(float).astype(int)
df

 

➕ ) 만약에 처음부터 정수 타입의 데이터인 경우,

df = pd.DataFrame({
    'A' : [1,2,3,4],
    'B' : [5,6,7,8]
    })

int ▶️ str - 가능!

df_2 = df.astype(str)
df_2

str ▶️ float -  가능!

df_3 = df_2.astype(float)
df_3