이번에는 object형식을 float64 형식으로 무손실 변환하는 방법과, 개체 형식을 float64 형식으로 무손실 변환할 때 주의 사항이 무엇인지 알아보겠습니다.
데이터 처리 중
예를 들어 CSV 파일에서 데이터를 가져올 때
data_df = pd.read_csv("names.csv")
처리하기 전에 데이터 종류를 꼭 확인하세요
data_df.info()
*RangeIndex: 891 entries, 0 to 890 Data columns (total 12 columns): Name 891 non-null object Sex 891 non-null object Age 714 non-null float64 SibSp 891 non-null int64 Parch 891 non-null int64 Ticket 891 non-null object Fare 891 non-null float64 Cabin 204 non-null object Embarked 889 non-null object dtypes: float64(2), int64(5), object(5) memory usage: 83.6+ KB*
위의 객체인 int64, float64가 데이터 종류입니다.
열 데이터에 대한 작업을 수행해야 하는 경우 주의해야 할 점은
두 열의 데이터 유형이 동일한지 여부입니다!!
객체 클래스 유형이 int64와 동일 유형을 추가하면 오류가 발생합니다
오류 메시지는 다음과 같을 수 있습니다.
TypeError: ufunc 'add' not contain a loop with signature matching types dtype('<U32') dtype('<U32') dtype('<U32')
이때 개체 유형은 '12.3'과 같은 str 형식의 숫자일 수 있습니다. 작업을 수행하려면 형식 변환을 수행해야 합니다.
다음 방법(convert_objects)을 사용할 수 있습니다.
dt_df = dt_df.convert_objects(convert_numeric=True)
개인적으로 테스트하여 효과적이었습니다.
다시 알림! 데이터를 받기 전 반드시 데이터 타입을 먼저 확인하세요! ! !
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