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1,175 바이트 추가됨 ,  2023년 2월 1일 (수) 22:39
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{{Pandas:DataFrame}}
 +
 
== 개요 ==
 
== 개요 ==
 
특정한 데이터 타입으로 다루어야 할 때.
 
특정한 데이터 타입으로 다루어야 할 때.
    +
===타입 관련===
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{| class="wikitable"
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!의도
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!방법
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!설명
 +
|-
 +
|데이터 타입 파악
 +
|print(df.dtypes)
 +
|각 행별로 데이터타입을 알 수 있다.
 +
|-
 +
|내부요소 타입 바꾸기
 +
|
 +
{| class="wikitable"
 +
!의도
 +
!방법
 +
|-
 +
|전체 타입 일괄변환
 +
|데이터프레임 = 데이터프레임.astype('타입')
 +
|-
 +
|특정렬 변환
 +
|데이터프레임.astype({'열이름:'타입'})
 +
|}
 +
|
 +
|-
 +
|날짜데이터 변환
 +
|df.to_datetime(df['열이름'])
 +
|텍스트형태로 들어온 데이터를 날짜형식으로 바꿔준다.
 +
|}
 
== 타입 ==
 
== 타입 ==
 
{| class="wikitable"
 
{| class="wikitable"
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|}
 
|}
   −
== 타입에 따른 각종 함수 ==
+
===데이터 형식===
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[다양한 형식이 있을 텐데.. 찾아 조금 채워보자.]
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{| class="wikitable"
 +
!의도
 +
!방법
 +
!설명
 +
|-
 +
|시계열 데이터로
 +
|df.index = pd.to_datetime(df.index)
 +
|20200322와 같은 숫자는 그냥 문자열로 취급된다. 이를 시계열로 인식되게 하려면 데이터 변환을 해주어야 한다.
 +
|-
 +
|숫자형데이터
 +
|df['열이름'] = pd.to_numeric(df['열이름'])
 +
|해당 데이터가 숫자임을 알려주는 것.
 +
|}
 +
= 타입에 따른 각종 함수 =
 +
 
 +
== 시계열 데이터 ==
 
datetime 객체의 경우, df['열이름'].dt.year 처럼 해당 데이터에서 년도를 뽑아낼 수 있다.
 
datetime 객체의 경우, df['열이름'].dt.year 처럼 해당 데이터에서 년도를 뽑아낼 수 있다.
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{| class="wikitable"
 +
!의도
 +
!방법
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|-
 +
|시계열의 연도
 +
|df.dt.year
 +
|-
 +
|달
 +
|df.dt.month
 +
|-
 +
|일
 +
|df.dt.day
 +
|}
 
[[분류:Pandas:DataFrame]]
 
[[분류:Pandas:DataFrame]]

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