[Pandas] dtype 변환

Series의 Type

① 숫자형(Numerical Type) 데이터

- 연속성을 띄는 숫자로 이루어진 데이터 ex) Age, Fare

 

② 범주형(Categorical Type) 데이터

- 연속적이지 않은 값을 갖는 데이터 ex) Name, Sex

- 숫자형 타입이라 할지라도 개념적으로 범주형으로 처리해야할 경우도 있다. ex) Pclass

 

object	일반 문자열 타입
float	실수
int	정수
category	카테고리
datetime	시간

 

 

 

1. type 변환하기 (astype)

 

 

 

astype 메소드를 사용하여 type을 변환할 수 있다.

 

 

 

 

2. datetime으로 변환하기 (to_datetime)

 

 

 

to_datetime 메소드를 사용하여 datetime 타입으로 변환할 수 있다.

 

 

 

datetime 타입으로 변환하면 매우 손쉽게 월, 일, 요일 등의 날짜 정보를 세부적으로 추출해낼 수 있다.

datetime의 약어인 'dt' 에서 다양한 정보들을 제공해 준다.

df['컬럼명'].dt.year : 연도

df['컬럼명'].dt.month : 월

df['컬럼명'].dt.day : 일

df['컬럼명'].dt.hour : 시

df['컬럼명'].dt.minute : 분

df['컬럼명'].dt.second : 초

df['컬럼명'].dt.dayofweek : 요일  (월요일: 0, 화요일: 1, 수요일: 2, 목요일: 3, 금요일: 4, 토요일: 5, 일요일: 6)

df['컬럼명'].dt.weekofyear : 연 기준 몇 주째