Top 46 Pandas 데이터 타입 확인 14659 Good Rating This Answer

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[매일 10분 데이터 분석] 날짜데이터를 처리 하자! 1편 (python / date time / pandas) #Python #파이썬 #Pandas

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[Pandas] 데이터프레임 열 타입 확인 : df.info(), df.dtypes

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[Pandas] 데이터프레임 열 타입 확인 dfinfo() dfdtypes

파이썬 데이터프레임 컬럼 자료형 확인 dfinfo() dfdtypes

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Py) 전처리-데이터프레임 데이터타입 확인 – Data Doctor

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자주쓰는 명령어로 배우는 Pandas #3 : 데이터 조작하기

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데이터 요약하기

NaN 핸들링

데이터 값 변경하기

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[pandas] 3. 데이터 파악하기 (head, tail, shape, columns, dtype, isnull.sum, describe, info, unique, nunique)

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01 상위 5개의 행 출력  head( )

02 하위 5개의 행 출력  tail( )

03 행 열 개수 확인  shape( )

04 전체 칼럼 출력  columns

05 특정 칼럼의 데이터 타입 확인  dtype

06 결측치 개수 파악  isnull( )sum( )

07 각 컬럼별 데이터 수 & 데이터 타입을 한 번에 확인 info( )

08 수치형 변수의 분포 확인  describe( )

09 특정 칼럼의 값 확인  df[‘칼럼명’]

10 특정 칼럼의 유일한 값 확인 unique( )

11 특정 칼럼의 유일 값의 개수 확인  nunique( )

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02-datatype – Kaggle에서 파이썬으로 데이터 분석 시작하기

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데이터 타입 데이터프레임

데이터 타입 시리즈

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[Pandas] 데이터프레임 타입 바꾸기(astype)

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pandas – 데이터프레임 데이터형(dtype) 확인

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YOGYUI

pandas – 데이터프레임 데이터형(dtype) 확인 본문

1 info 메서드

2 dtypes  멤버변수

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[판다스, pandas] 데이터 타입(data type) – int64, float64, bool, datetime64, category, object

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컴공생의 다이어리

[판다스 pandas] 데이터 타입(data type) – int64 float64 bool datetime64 category object 본문

pandas의 데이터 타입(data type)

데이터프레임의 각 컬럼의 타입 출력

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[Pandas] 데이터프레임 열 타입 확인 : df.info(), df.dtypes

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파이썬 데이터프레임 컬럼 자료형 확인 : df.info(), df.dtypes

데이터프레임의 각 열에 대해서 타입 및 결측값 개수를

한눈에 확인해볼 수 있는 df.info() 함수에 대해서 소개해드리겠습니다.

또한, 타입만 확인하는 경우의 df.dtypes 속성도 같이 다루어보겠습니다.

데이터프레임 열 타입, 결측값 개수 확인 : df.info() 메소드

예시 데이터프레임으로

캐글의 타이타닉 데이터셋을 아래와 같이 불러오도록 하겠습니다.

import pandas as pd df = pd.read_csv(‘train.csv’) df

총 12개의 열로 구성된 데이터프레임이며, 행의 개수는 891개였습니다.

df.info() 함수를 통하여 각 컬럼의 정보를 확인해보겠습니다.

인덱스 정보, 메모리 사용량 등 세부적인 정보도 등장하지만,

가운데 부분에 각 column마다 이름, 결측값이 아닌 행의 개수, 타입 정보가

세부적으로 등장하고 있는 것을 알 수 있습니다.

예를 들면,

Cabin 열은 891개 데이터 중 204개만 결측치가 아니므로, 무려 687개의 행이

결측치로 기록되어 있음을 알 수 있었습니다.

int64, float64 처럼 정수, 실수형 자료로 기록된 열들도 살펴볼 수 있습니다.

object는 기본적으로 문자열 형태로 되어있는 자료형이라고 보시면 되긴 하나,

각 행의 위치에 리스트, 딕셔너리 등이 저장되어 있는 특수 형태들도

모두 object 자료형 타입으로 취급한다는 사실을 참고해주시면 좋습니다.

데이터프레임 컬럼 자료형 타입만 확인 : df.dtypes 속성

데이터프레임 각 column의 자료형만을 확인하고 싶은 경우에는

df.dtypes 속성을 통해서 살펴볼 수도 있습니다.

이 때, df.dtypes()처럼 메소드 형태로 사용하지 않아야 한다는 점에 유의해주세요.

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Py) 전처리-데이터프레임 데이터타입 확인

데이터프레임의 변수(column)별 데이터타입 확인은 중요하다. 그리고 변수 개수가 매우 많은 경우는 어떻게 처리할 수 있을까? 이와 관련해서 알아보도록 하자.

간단한 데이터프레임

우선 간단한 데이터프레임을 준비해보자.

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import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[ “A” , 1 ], [ “C” , 2 ], [ “B” , 3 ], [ “F” , 4 ], [ “D” , 5 ]],

columns = [ “Rank” , “Score” ])

df

Rank Score 0 A 1 1 C 2 2 B 3

데이터프레임은 .info() 메서드로 column별 상세내용을 확인할 수 있으며 각 column의 dtype 또한 확인할 수 있다.

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df.info()

변수가 매우 많은 데이터프레임

하지만 변수 개수가 1000개가 넘어간다면 어떨까? 샘플링을 통해 임의의 데이터프레임을 만들어보자.

※ seed 고정을 하지 않았기 때문에 코드가 같더라도 생성되는 데이터프레임 원소는 다르다.

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df_col1 = pd.DataFrame()

df_col2 = pd.DataFrame()

for n in range( 200 ):

df_s1 = pd.DataFrame([ “A” , “B” , 1 , 2 , 3 ]).sample(n = 5 , replace = True )

df_s2 = pd.DataFrame([ “A” , “B” , 1 , 2 , 3 ]).sample(n = 5 , replace = True )

df_col1 = pd.concat([df_col1, df_s1])

df_col2 = pd.concat([df_col2, df_s2])

df_col = pd.concat([df_col1.reset_index(drop = True ),

df_col2.reset_index(drop = True )],

axis = 1 )

df_col.head()

0 0 0 A 2 1 2 2 2 1 2 3 A B 4 A 1

변수 개수가 많은 데이터프레임으로 바꿔주기 위해 .transpose() 메서드를 활용했으며, 데이터타입을 바꿔주는 코드를 별도로 작성하기 귀찮아서 파일을 임시 저장했다가 불러왔다.

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df_col_t = df_col.transpose().reset_index(drop = True )

df_col_t.to_csv( “test.csv” , index = False )

df_col_t = pd.read_csv( “test.csv” )

df_col_t.head()

0 1 2 3 4 5 6 7 … 992 993 994 995 996 997 998 999 0 A 2 1 A A A 3 B … A 1 3 2 3 3 2 2 1 2 2 2 B 1 2 2 3 … 1 2 1 1 1 3 B 1

각 변수의 데이터타입을 확인해보면 정수가 386개, object가 614개인 것을 알 수 있다. 하지만 어떤 변수가 정수인지 아닌지는 바로 알 수 없다는 단점이 있다.

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df_col_t.info()

더 나아가서 특정 데이터타입인 변수

.apply() 메서드와 lambda 함수를 활용하여 각 변수의 데이터타입을 뽑아 df_col_t_dtype 객체에 저장하고 이를 확인하면 다음과 같다.

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df_col_t_dtype = df_col_t.apply( lambda x: x.dtype)

df_col_t_dtype.head( 3 )

df_col_t_dtype 를 활용하여 정수형 변수만 필터링하는 코드는 다음과 같다.

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col_int = pd.to_numeric(df_col_t_dtype[df_col_t_dtype == “int64” ].index)

df_col_t_int = df_col_t.iloc[:, col_int]

df_col_t_int.head()

1 2 6 8 13 14 15 20 … 989 990 993 994 995 996 997 999 0 2 1 3 2 3 3 3 2 … 2 2 1 3 2 3 3 2 1 2 2 2 1 1 1 1 3 … 1 1 2 1 1 1 3 1

자주쓰는 명령어로 배우는 Pandas #3 : 데이터 조작하기

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자주쓰는 명령어로 배우는 Pandas 2편에 이어 3편입니다. 이번에는 데이터를 조작해보겠습니다. 1편, 2편에서 작성했던 코드 결과들은 계속 유지되니 직접 실습을 따라 하고 싶으신 분들은 이전 시리즈를 참고해주세요.

지난번 실습까지 잘 따라오셨다면, 아래와 같은 데이터 프레임을 가지고 있으실 겁니다.

df.head()

실행결과

데이터 요약하기

우선 데이터를 조작하기에 앞서 DataFrame의 데이터를 요약하여 확인하는 방법을 알아보겠습니다.

데이터프레임의 각 컬럼별 타입 확인하기

데이터가 어떤 타입으로 이루어져 있는지 확인이 필요할 때가 있습니다. df.dtypes 를 입력하면 데이터프레임의 타입을 확인할 수 있습니다.

df.dtypes

아래 실행결과에서 object 라고 되어있는 것은 문자열 타입이라고 생각하시면 되고 int64 는 정수 float64 는 소수형(?) 타입입니다. 여기서 64 이외에도 16 , 32 등의 숫자를 붙일 수 있는데 더 큰 숫자를 쓸수록 더 큰 수를 입력하실 수 있다고 생각하시면 됩니다.

*8, 16, 32, 64를 데이터의 특성에 맞게 적절하게 할당해주면 DataFrame의 크기를 줄일 수 있습니다. 이와 관련해서 좀 더 알아보고 싶으신 분들은 이 블로그를 참고해주세요

실행결과

데이터프레임 타입 변경하기

DataFrame의 타입이 원하는 타입이면 좋겠지만, 생각했던 타입이 아닐 수도 있습니다. 이럴 때는 astype 을 이용하면 데이터프레임의 타입을 변경할 수 있습니다.

여기서는, 데이터프레임의 크기를 줄이기 위해 int64 를 int8 로 변경하고, float64 를 float32 로 변경하겠습니다.

df = df.astype({“Age”: “int8”, “Salary”: “float32”, “WeeklyDrink”: “float32”, “WeeklyExercise”: “float32”}) df.dtypes

실행결과

*참고로, 위의 경우에 float를 int타입으로 변경할 수는 없습니다. NaN값이 포함되어 있는 경우 NaN값은 numpy에서 float으로 인식되기 때문입니다. Pndas 0.24.0 버전부터 실험적으로 numpy.nan 대신 pd.Na 를 도입하는 시도를 하고 있으나 아직까지는 사용을 권장드리지는 않습니다. (참고)

기본적인 통계지표 확인하기

describe 메소드를 활용하면 숫자형 컬럼들에 대한 기본 통계지표를 확인할 수 있습니다.

df.describe()

실행결과

corr 메소드는 각 컬럼들 간의 상관관계를 쉽게 볼 수 있게 해 줍니다.

df.loc[:,[“Age”, “Salary”,”WeeklyDrink”, “WeeklyExercise”]].corr()

실행결과

NaN 핸들링

NaN데이터, 즉 결측치는 적절하게 핸들링해줄 필요가 있습니다. 데이터가 충분하다면, 결측치 데이터는 그냥 날려버리는 것도 옵션이 될 수 있고, 그렇지 않을 때는 적절하게 Interpolation을 해줘야 할 수도 있습니다.

NaN 제거

dropna 메소드를 이용하면 NaN값이 포함되어있는 데이터를 모두 제거할 수 있습니다.

df = df.dropna() len(df)

실행결과

500개의 데이터가 150개를 남기고 모두 제거되었습니다.

일부 데이터가 NaN인 경우는 살려두고 모든 row가 다 NaN일 경우에만 제거하고 싶은 경우도 있습니다. 그럴 때는 df.dropna(how=”all”) 로 써주시면 됩니다.

NaN 채우기

NaN값을 채우기 전에 다시 NaN값을 포함한 데이터프레임이 필요합니다. 그러기 위해서 일단 데이터를 추가해보겠습니다.

df2 = pd.DataFrame([fake.simple_profile() for _ in range(100)]).set_index(“username”) df2.index.name = “Username” df2.columns = [“Name”, “Gender”, “Address”, “Mail”, “Birthdate”] df2[‘Age’] = pd.Timestamp.now().year – pd.to_datetime(df2[“Birthdate”]).dt.year df2 = df2.drop(“Birthdate”, axis=1) df = pd.concat([df, df2]) df.tail()

pd.concat 메소드는 다른 두 개의 데이터프레임을 합칠 때 사용됩니다. 이때, 한쪽 데이터프레임에 컬럼이 존재하지 않으면 해당 컬럼의 값은 NaN으로 추가됩니다.

실행결과

데이터프레임은 준비되었으니 NaN값을 채워보겠습니다.

fillna 메소드를 사용하면 NaN값을 채울 수 있습니다. 해당 메소드에는 다양한 옵션이 있습니다. 자세한 옵션은 pandas API 문서를 확인해주세요.

df[“WeeklyDrink”] = df[“WeeklyDrink”].fillna(0) # 0으로 채워넣기 df[“WeeklyExercise”] = df[“WeeklyExercise”].fillna(method=”ffill”) # NaN값이 나오기 전 값으로 뒤의 NaN값 채워넣기 (Forward Fill) df[“Salary”] = df[“Salary”].fillna(df[“Salary”].median()) # 중간값으로 채워넣기 df.tail()

실행결과

좀 더 정교하게 결측치를 핸들링하고 싶다면 interpolate 메소드를 이용할 수도 있습니다. 자세한 내용은 pandas API 문서를 확인해주세요.

데이터 값 변경하기

Replace

replace 메소드를 활용하면 데이터의 값을 다른 값으로 변경할 수 있습니다.

# ‘M’을 ‘male’로 ‘F’를 ‘female’로 변경 df[“Gender”] = df[“Gender”].replace({“M”: “male”, “F”: “female”}) df.head()

실행결과

이상으로 자주쓰는 명령어로 배우는 Pandas 3편을 마치겠습니다. 4편에서는 DataFrame에서 데이터를 필터링/마스킹하는 방법과 데이터에 함수를 적용하거나 그룹핑하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

감사합니다.

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