[Pandas] 타입 변환 - astype()

 astype()  을 이용한 타입 변환

• 특정 열의 데이터를 다른 데이터 타입으로 변환

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [10, 20, 30, 40]
})

# 'A' 열의 데이터 타입을 float으로 변환
df['A'] = df['A'].astype(float)
print(df.dtypes)

# 출력
A    float64
B     int64
dtype: object

---

 pd.to_numeric()  을 사용한 타입 변환

• 문자열을 숫자로 변환
• 오류가 발생하는 경우  errors='coerce'  옵션을 사용해 결측치로 변환

df['A'] = pd.to_numeric(df['A'], errors='coerce')
print(df)

---

 pd.to_datetime()  을 사용한 날짜 형식 변환

• 문자열 또는 다른 형식의 날짜 데이터를 날짜형 데이터로 변환

df['date'] = pd.to_datetime(['2024-01-01', '2024-01-02', '2024-01-03', '2024-01-04'])
print(df['date'])

# 출력
0   2024-01-01
1   2024-01-02
2   2024-01-03
3   2024-01-04
Name: date, dtype: datetime64[ns]

---

 pd.to_category()  을 사용한 범주형 데이터로 변환

• 메모리 절약 및 연산 효율성을 높이기 위해 사용
•  pd.Categorical()  로 범주형 데이터로 변환 가능

df['Category'] = pd.Categorical(['A', 'B', 'A', 'B'])
print(df['Category'])

# 출력
0    A
1    B
2    A
3    B
Name: Category, dtype: category
Categories (2, object): ['A', 'B']