[Python] Pandas data type을 숫자로 변환하기 - pd.to_numeric()

Pandas 데이터를 숫자 형식으로 변환하기

pd.to_numeric()

• 숫자형식으로 변경시킬 대상으로 스칼라값, list, tuple, Series 등을 지정

pandas.to_numeric(arg, errors='raise', downcast=None)

errors 파라미터

' ignore ' : 만약 숫자로 변경할 수 없는 데이터라면 숫자로 변경하지 않고 원본 데이터를 그대로 반환
' coerce ' : 만약 숫자로 변경할 수 없는 데이터라면 기존 데이터를 지우고 NaN으로 설정하여 반환
' raise ' : 만약 숫자로 변경할 수 없는 데이터라면 에러 발생 후 코드 중단

downcast 파라미터

INT8 , Float32 형식 등을 지정해줄 수 있다 .

 

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활용 예시

문자형인 숫자와 숫자가 섞인 경우

import pandas as pd

series = pd.Series( ['1', 2, '3'])

0    1
1    2
2    3
dtype: object
<class 'pandas.core.series.Series'>

 

• 1과 3이 문자인 시리즈 데이터를 int 자료형으로 바꾸기 위해 pd.to_numeric() 을 사용한다.

pd.to_numeric(series)

0    1
1    2
2    3
dtype: int64
<class 'pandas.core.series.Series'>

 

숫자로 변환할 수 없는 문자가 들어있는 경우

1) error 인자를 ignore로 설정하면 숫자로 바꿀 수 없는 경우 건너뛴다.

import pandas as pd

series = pd.Series( ['1' ,'test' ,3 ])

pd.to_numeric(series, errors='ignore')

0       1
1    test
2       3
dtype: object
<class 'pandas.core.series.Series'>

 

2) error 인자를 coerce로 설정하면 숫자로 바꿀 수 없는 경우 NaN값으로 채운다.

import pandas as pd

series = pd.Series( ['1' ,'test' ,3 ])

pd.to_numeric(series, errors='coerce')

0    1.0
1    NaN
2    3.0
dtype: float64
<class 'pandas.core.series.Series'>

 

3) error 인자를 raise로 설정하면 숫자로 바꿀 수 없을 때 에러를 발생하고 코드를 종료시킨다.

import pandas as pd

series = pd.Series( ['1' ,'test' ,3 ])

pd.to_numeric(series, errors='raise')

ValueError: Unable to parse string "test" at position 1
<class 'pandas.core.series.Series'>

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Reference

pandas.to_numeric — pandas 1.5.0 documentation

 

Python Pandas : pandas.to_numeric (data type을 숫자로 바꾸기)