[파이썬_기초]11-2. Pandas 명령어(데이터종류확인)

[파이썬_기초][11-2. Pandas 명령어(데이터종류확인)-블로그 요약]

파이썬의 Pandas를 사용할 때 자주 사용하는 명령어에 대해서 정리하였습니다.

1. 데이터 종류 확인

[파이썬_기초]11-2. Pandas 명령어(데이터종류확인)

지난번에 이어서 파이썬 특히, Pandas에서 자주 사용하는 함수 또는 명령어에 대해서 알아 보겠습니다.

전문가가 아니라서 코딩자체가 조잡스러울 수 있으므로 참조 부탁드립니다.

 

1. 데이터종류 확인

이번에는 표에서 사용하는 데이터의 종류를 확인하는 방법에 대해서 알아 보겠습니다.

 

특히, 데이터의 종류를 확인하는 은근히 자주 사용합니다.

엑셀에서는 그냥 데이터를 입력하면 끝이지만,

파이썬에서 데이터를 불러올 때에는 데이터의 종류의 따라 에러가 많이 발생하게 됩니다.

 

1. Pandas Table 만들기: 이번에는 각종 빈칸을 보여드리기 위해 numpy를 추가함

-. 빈칸의 경우에는 어떻게 발생되는지를 보여드리기 위해,

    제가 생각하는 각종 빈칸의 값을 입력함.

    --> None, "", np.nan 등의 총 3가지의 값을 입력

 

 

2. Pandas 전체 테이블 및 각각의 행의 데이터 종류 확인

df.types

df['quantity].dtype

-. 특별하게 ""의 값이 석인 경우에는 object라는 Type으로 도출됨.

    --> ""는 하나의 입력값으로 고려됨.

df['quantity].dtype

-. None, np.Nan의 경우에는 빈칸으로 고려됨.

 

3. 각각의 값들의 데이터 종류 확인

-. None(Type: 'NonType'): 일반적으로 값이 없는경우

-. np.nan(Type: 'float'): 숫자 값이 없는 경우

-. 추후에 빈칸값을 포함하는 데이터를 가지고 값을 비교할때, 반드시 고려해야 하는 부분

   None == None --> True / None == 0 --> False

   np.nan == np.nan --> False / np.isnan(np.nan) --> Ture

 

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