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→타입 관련
{{Pandas:DataFrame}}
== 개요 ==
== 개요 ==
특정한 데이터 타입으로 다루어야 할 때.
특정한 데이터 타입으로 다루어야 할 때.
===타입 관련===
{| class="wikitable"
!의도
!방법
!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"
|}
|}
== 타입에 따른 각종 함수 ==
===데이터 형식===
[다양한 형식이 있을 텐데.. 찾아 조금 채워보자.]
{| 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.
{| class="wikitable"
!의도
!방법
|-
|시계열의 연도
|df.dt.year
|-
|달
|df.dt.month
|-
|일
|df.dt.day
|}
[[분류:Pandas:DataFrame]]
[[분류:Pandas:DataFrame]]