Python Pandas – DataFrame 열의 데이터 유형(dtype) 확인하기

DataFrame의 각 열이 어떤 데이터 유형을 가지고 있는지 확인하는 것은 데이터 분석의 첫걸음입니다. pandas에서는 info() 메서드 하나만으로 각 열의 데이터 유형은 물론, 결측치 개수와 전체 메모리 사용량까지 한 번에 확인할 수 있습니다.

1. 라이브러리 가져오기

먼저 필요한 pandas 라이브러리를 임포트합니다.

import pandas as pd

2. DataFrame 생성하기

서로 다른 데이터 유형을 가진 두 개의 열, 즉 문자열인 "Student" 열과 정수형인 "Roll Number" 열로 구성된 DataFrame을 만들어 보겠습니다.

dataFrame = pd.DataFrame(
    {
        "Student": ['Jack', 'Robin', 'Ted', 'Marc', 'Scarlett', 'Kat', 'John'],
        "Roll Number": [5, 10, 3, 8, 2, 9, 6]
    }
)

3. info() 메서드로 데이터 유형 확인하기

info() 메서드를 호출하면 DataFrame에 대한 전체 정보를 한눈에 파악할 수 있습니다.

dataFrame.info()

전체 예제 코드

다음은 지금까지의 내용을 모두 포함한 완성된 코드입니다.

import pandas as pd

# DataFrame 생성
dataFrame = pd.DataFrame(
    {
        "Student": ['Jack', 'Robin', 'Ted', 'Marc', 'Scarlett', 'Kat', 'John'],
        "Roll Number": [5, 10, 3, 8, 2, 9, 6]
    }
)

print("DataFrame ...\n", dataFrame)

print("\nDataFrame 열 정보 및 데이터 유형:\n")

# 열의 데이터 유형 정보 출력
print(dataFrame.info())

실행 결과

위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 출력됩니다.

DataFrame ...
    Roll Number   Student
0             5      Jack
1            10     Robin
2             3       Ted
3             8      Marc
4             2  Scarlett
5             9       Kat
6             6      John

DataFrame 열 정보 및 데이터 유형:

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 7 entries, 0 to 6
Data columns (total 2 columns):
Roll Number    7 non-null  int64
Student        7 non-null  object
dtypes: int64(1), object(1)
memory usage: 184.0+ bytes
None

출력 결과 해석

• RangeIndex: 7 entries, 0 to 6 – 행 인덱스가 0부터 6까지 총 7개라는 의미입니다.
• Roll Number: 7 non-null, int64 – 결측치 없이 7개의 값을 가지며, 64비트 정수형입니다.
• Student: 7 non-null, object – 결측치 없이 7개의 값을 가지며, pandas에서는 문자열이 object 유형으로 표시됩니다.
• memory usage – 해당 DataFrame이 차지하는 메모리 크기를 나타냅니다.

참고: dtypes 속성 활용하기

info()처럼 상세한 정보가 필요 없고 각 열의 데이터 유형만 간단히 확인하고 싶다면 dtypes 속성을 사용하는 것이 더 편리합니다.

print(dataFrame.dtypes)

이렇게 하면 각 열 이름과 데이터 유형만 깔끔하게 출력되어 빠른 확인에 적합합니다.