데이터 타입 변환하기

import pandas as pd

file_path = '/content/drive/MyDrive/data/titanic_train.csv'
df = pd.read_csv(file_path)

#실습에 사용할 데이터셋을 구글드라이브에서 가져올게용~

데이터 타입 확인하기

• .dtypes: 각 컬럼의 데이터 타입을 시리즈 형태로 출력합니다.

df.dtypes

결과

* int: 정수, object: 문자열, float: 실수

• 특정 데이터타입을 가진 데이터만 추출: 데이터명.select_dtypes('데이터타입')

 

df.select_dtypes('int')

int(정수)에 해당하는 데이터만 불러오기

df.select_dtypes('object')

문자열에 해당하는 데이터만 불러오기

---

데이터타입 변환하기

• 데이터명['컬럼명'].astype(변환할데이터타입)

df1 = df.copy()
df1['PassengerId'] = df1['PassengerId'].astype(str)

PassengerId 컬럼의 데이터는 원래 int임

하지만 더하고빼는 등 연산을 할게 아니기 때문에 문자열로 변경하고자함

이렇게 덮어 씌워줘야 변경 내용이 데이터셋에 반영됨ㅋ

df['Age'].astype(int)

이번엔 원래 실수형인 Age 컬럼의 데이터를 정수형으로 변경하고자 함

하지만 에러가 뜬다 

왜? Age 컬럼에는 결측치가 존재하는데 결측치를 정수형으로 변환할 수 없기 때문..

그렇다면 결측치에 대한 처리를 먼저 해줘야겠지?!

df1 = df.copy()

df1['Age'] = df1['Age'].fillna(-1).astype(int)

먼저 Age 컬럼의 결측치를 전부 -1로 대치하고 데이터타입 변환을 실행한다.

이렇게 덮어씌워줘야~ 변경 내용이 데이터셋에 반영됨

---

** 만약에 정수형으로 데이터 변환은 하고싶은데 결측치를 -1로 바꾸지 않고 그냥 결측치로 냅두고 싶으면??**

import numpy as np

df1 = df.copy()
df1['Age'] = df1['Age'].fillna(-1).astype(int).replace(-1, np.nan)

먼저 Age 컬럼의 결측치를 전부 -1로 대치하고 정수형으로 데이터타입 변환 실행

그 이후 numpy의 nan을 이용하여 Age 컬럼의 -1값들을(원래 결측치였던것들) 다시 nan(결측치)로 변경해주면됨