Pandas Dataframe에서 하나 이상의 열에 대한 데이터 유형 변경

이 튜토리얼에서는 하나 이상의 열 데이터 유형을 다른 데이터 유형으로 변환하는 방법을 배울 것입니다. DataFrame.astype() 메서드를 사용할 것입니다. 방법.

Python, Pandas 또는 Numpy의 모든 데이터 유형을 전달해야 합니다. 열 요소 데이터 유형을 변경합니다. 특정 열 요소 데이터 유형을 변경하기 위해 선택된 열의 사전을 제공할 수도 있습니다. 코드와 함께 예제를 살펴보겠습니다.

예시

# pandas 라이브러리 import pandas as pd# 생성 DataFramedata_frame =pd.DataFrame({'No':[1, 2, 3], 'Name':['Tutorialspoint', 'Mohit', 'Sharma'] , 'Age':[25, 32, 21]})# 모든 열의 데이터 유형을 strdata_frame =data_frame.astype(str)#으로 변경합니다. # data_frame.dtypes methodprint(data_frame.dtypes)를 사용하여 데이터 유형을 확인합니다. 
출력
 

 모든 열 데이터 형식이 str 개체로 변경되었습니다. 위의 프로그램을 실행하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다.
 
objectName objectAge 개체 유형 없음:개체
 

 이제 Age 열의 데이터 유형을 int에서 str로 변경해 보겠습니다. 열 이름과 원하는 데이터 유형을 지정하는 사전을 만들어야 합니다.
 
예시
 
# pandas 라이브러리 import pandas as pd# 생성 DataFramedata_frame =pd.DataFrame({'No':[1, 2, 3], 'Name':['Tutorialspoint', 'Mohit', 'Sharma'] , 'Age':[25, 32, 21]})# 컬럼 이름과 데이터 typedata_types_dict ={'Age':str}# 사전 생성 data_types_dict ={'Age':str}# dict에 dict를 제공하여 Age 컬럼의 데이터 유형을 str로 변경합니다. astype methoddata_frame =data_frame.astype(data_types_dict)# data_frame.dtypes를 사용하여 데이터 유형 확인 methodprint(data_frame.dtypes)
 
출력
 

 출력이 보이면 나이만 열 데이터 유형이 int에서 str로 변경됩니다. 아래 결과를 참조하십시오.
 
int64Name objectAge 개체 유형 없음:개체
 
결론
 

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