Python Pandas DataFrame에서 단일 열 데이터 유형 변환하기

Pandas DataFrame에서 여러 열이 아닌 특정 단일 열의 데이터 유형만 변경하고 싶다면 astype() 메서드를 사용하면 됩니다. 이 메서드는 딕셔너리 형태로 {열 이름: 원하는 데이터 유형}을 전달하여 선택적으로 타입을 캐스팅할 수 있습니다.

예제용 DataFrame 생성하기

먼저 두 개의 열을 가진 DataFrame을 만들어 보겠습니다. 하나는 float64 타입, 다른 하나는 int64 타입입니다.

import pandas as pd

dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Reg_Price": [7000.5057, 1500, 5000, 8000, 9000.75768, 6000],
      "Units": [90, 120, 100, 150, 200, 130]
   }
)

현재 데이터 유형 확인하기

각 열의 데이터 유형은 dtypes 속성으로 확인할 수 있습니다.

dataFrame.dtypes

단일 열만 int32로 캐스팅하기

이제 Units 열만 int64에서 int32로 변환해 보겠습니다. astype()에 딕셔너리를 전달하면 지정한 열에만 타입 변환이 적용됩니다.

dataFrame.astype({'Units': 'int32'}).dtypes

전체 예제 코드

import pandas as pd

# DataFrame 생성
dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Reg_Price": [7000.5057, 1500, 5000, 8000, 9000.75768, 6000],
      "Units": [90, 120, 100, 150, 200, 130]
   }
)

print("DataFrame ...\n", dataFrame)
print("\nDataFrame 데이터 유형 ...\n", dataFrame.dtypes)
print("\n단일 열(Units)만 int32로 캐스팅...")
print("\n변경된 DataFrame 데이터 유형 ...\n", dataFrame.astype({'Units': 'int32'}).dtypes)

실행 결과

위 코드를 실행하면 다음과 같은 출력 결과를 얻을 수 있습니다.

DataFrame ...
   Reg_Price   Units
0 7000.50570     90
1 1500.00000    120
2 5000.00000    100
3 8000.00000    150
4 9000.75768    200
5 6000.00000    130

DataFrame 데이터 유형 ...
Reg_Price    float64
Units          int64
dtype: object

단일 열(Units)만 int32로 캐스팅...

변경된 DataFrame 데이터 유형 ...
Reg_Price    float64
Units          int32
dtype: object

핵심 정리