Pandas DataFrame에서 문자열 열 처리: 'object' 데이터 타입 문제 해결

Pandas DataFrame에서 문자열 열 처리: 'object' 데이터 타입 문제 해결

Pandas DataFrame에서 열을 문자열로 표시하지만 데이터 타입은 'object'로 표시되는 경우가 있습니다. 이는 해당 열의 값들이 실제로 문자열이더라도 NumPy 배열에서 관리되기 때문입니다. NumPy 배열은 모든 요소가 동일한 크기를 가져야 하기 때문에 문자열 길이가 일정하지 않은 경우 'object' 데이터 타입을 사용합니다.

해결 방법:

다음은 이 문제를 해결하는 몇 가지 방법입니다.

astype() 사용:

import pandas as pd

# 데이터 생성
df = pd.DataFrame({'col1': ['a', 'b', 'c']})

# 데이터 타입 확인
print(df['col1'].dtype)  # object

# astype() 사용하여 데이터 타입 변환
df['col1'] = df['col1'].astype(str)

# 변환 후 데이터 타입 확인
print(df['col1'].dtype)  # string

pd.Series.str 속성 사용:

import pandas as pd

# 데이터 생성
df = pd.DataFrame({'col1': ['a', 'b', 'c']})

# 문자열 관련 작업 수행
print(df['col1'].str.upper())  # 모든 문자열 대문자로 변환

벡터화된 문자열 작업:

import pandas as pd

# 데이터 생성
df = pd.DataFrame({'col1': ['a', 'b', 'c']})

# 벡터화된 방식으로 문자열 길이 계산
print(df['col1'].str.len())

참고:

• astype()을 사용하면 데이터 타입을 변환할 뿐만 아니라 실제 데이터 값도 변환될 수 있습니다. 예를 들어, 숫자 열을 문자열 열로 변환하면 숫자 값이 문자열 표현으로 변경됩니다.
• pd.Series.str 속성은 문자열 열에 대한 다양한 작업을 수행하는 데 사용할 수 있는 편리한 도구입니다. 자세한 내용은 Pandas 문서를 참조하십시오.

예제 코드: Pandas DataFrame에서 문자열 열 처리

import pandas as pd

# 데이터 생성
data = {'이름': ['철수', '영희', '민수'], '나이': [30, 25, 27], '소속': ['개발', '영업', '마케팅']}
df = pd.DataFrame(data)

# 문제 확인: '소속' 열의 데이터 타입은 'object'이지만 문자열 값을 포함합니다.
print(df['소속'].dtype)

# 1. astype() 사용하여 데이터 타입 변환
df['소속'] = df['소속'].astype(str)
print(df['소속'].dtype)

# 2. pd.Series.str 속성 사용: 모든 문자열 대문자로 변환
print(df['소속'].str.upper())

# 3. 벡터화된 문자열 작업: 문자열 길이 계산
print(df['소속'].str.len())

출력:

object
string
개발
영업
마케팅
3
3
5

설명:

• 첫 번째 코드 블록에서는 data 딕셔너리를 사용하여 DataFrame을 만듭니다. '소속' 열은 문자열 값을 포함하지만 데이터 타입은 'object'입니다.
• 두 번째 코드 블록에서는 astype() 함수를 사용하여 '소속' 열의 데이터 타입을 'str'(문자열)로 변환합니다. 변환 후 데이터 타입이 'string'으로 변경되었음을 확인할 수 있습니다.
• 세 번째 코드 블록에서는 pd.Series.str.upper() 속성을 사용하여 '소속' 열의 모든 문자열을 대문자로 변환합니다.
• 마지막 코드 블록에서는 pd.Series.str.len() 함수를 사용하여 '소속' 열에 있는 각 문자열의 길이를 계산합니다.

Pandas DataFrame에서 문자열 열 처리: 대체 방법

apply() 함수 사용:

import pandas as pd

# 데이터 생성
df = pd.DataFrame({'col1': ['a', 'b', 'c', '123', '456']})

# lambda 함수 사용하여 문자열 길이 계산
def g(x):
  if isinstance(x, str):
    return len(x)
  else:
    return np.nan

result = df['col1'].apply(g)
print(result)

import pandas as pd
import numpy as np

# 데이터 생성
df = pd.DataFrame({'col1': ['a', 'b', 'c', '123', '456']})

# map() 함수 사용하여 문자열 길이 계산
def g(x):
  if isinstance(x, str):
    return len(x)
  else:
    return np.nan

result = df['col1'].map(g)
print(result)

lambda 표현식 사용:

import pandas as pd

# 데이터 생성
df = pd.DataFrame({'col1': ['a', 'b', 'c', '123', '456']})

# lambda 표현식 사용하여 문자열 길이 계산
result = df['col1'].apply(lambda x: len(x) if isinstance(x, str) else np.nan)
print(result)

• 위 코드에서는 apply(), map(), lambda 표현식을 사용하여 문자열 열의 각 요소에 함수를 적용하는 방법을 보여줍니다.
• 이러한 방법들은 벡터화된 방식으로 문자열 작업을 수행하는 데 유용하며, 특히 데이터프레임이 큰 경우 효율적입니다.
• 각 방법의 작동 방식은 다음과 같습니다.
  • apply(): 함수를 각 행 또는 열에 적용합니다.
  • map(): 함수를 각 요소에 적용합니다.
  • lambda: 익명 함수를 정의합니다.
• 적절한 방법은 개인의 선호와 상황에 따라 다릅니다.

주의:

• apply() 함수를 사용할 때는 함수가 DataFrame의 전체 행 또는 열에 적용된다는 점을 기억해야 합니다. 따라서 함수가 효율적으로 작동하도록 작성해야 합니다.
• map() 함수는 apply() 함수보다 빠르지만, apply() 함수만큼 유연하지 않습니다.
• lambda 표현식은 간단한 함수를 정의하는 데 유용하지만, 복잡한 함수를 정의하는 경우에는 읽기 어려울 수 있습니다.

이 외에도 다양한 방법들이 있으니 상황에 맞는 방법을 선택하여 사용하시기 바랍니다.