Pandas DataFrames에서 열 데이터 유형을 효율적으로 변경하는 방법은 무엇입니까?

Pandas에서 열 유형 변경

Pandas DataFrame으로 작업할 때 특정 열의 데이터 유형을 변환해야 할 수도 있습니다. 이 작업을 수행하는 데 사용할 수 있는 방법은 여러 가지가 있으며 각각 고유한 장점과 제한 사항이 있습니다.

to_numeric() 사용

to_numeric() 함수를 사용하여 변환할 수 있습니다. 열을 숫자 유형(예: 정수 또는 부동 소수점)으로 변환합니다. 누락된 값(NaN)을 처리할 수 있으며 더 컴팩트한 dtype으로 다운캐스트할 수 있는 옵션이 있습니다. 그러나 값에 숫자가 아닌 문자가 포함되어 있으면 적합하지 않을 수 있습니다.

astype() 사용

astype() 메서드는 다음에 대한 더 넓은 범위의 옵션을 제공합니다. 데이터 유형 변환. 범주형 유형을 포함하여 NumPy 또는 pandas가 지원하는 모든 유형으로 열을 변환할 수 있습니다. 그러나 값을 원하는 유형으로 변환할 수 없는 경우 데이터 손실이나 잘못된 변환이 발생할 수도 있습니다.

infer_objects() 사용

infer_objects() 메서드 pandas 0.21.0에 도입되었으며 "소프트" 변환을 수행할 수 있습니다. 값을 기반으로 객체 열에 가장 적합한 숫자 유형을 유추하려고 시도합니다. 편리할 수는 있지만 항상 원하는 결과를 얻지 못할 수도 있습니다.

convert_dtypes() 사용

pandas 1.0에 도입된 Convert_dtypes() 메서드는 다음을 목표로 합니다. 누락된 값을 지원하는 "최상의" dtype으로 열을 변환합니다. 유연성과 정확성의 균형을 유지하여 대상 유형을 지정하지 않고 열을 변환하는 편리한 방법을 제공합니다.

유형 변환에 적합한 방법을 선택할 때 다음 요소를 고려하세요.

• 특성 열의 데이터
• 변환된 열에 원하는 데이터 유형
• 값이 누락되거나 숫자가 아닌 문자가 발생할 가능성 데이터
• 다양한 방법의 효율성과 성능의 절충

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