[Python] df 데이터 유형

Reference

Pandas In Action

import pandas as pd

nba = pd.read_csv(
    './Data/nba.csv',
    parse_dates = ['Birthday']  # 'Birthday'의 데이터 유형을 날짜/시간(datetime)으로 강제 변환
)
nba

	Name	Team	Position	Birthday	Salary
0	Shake Milton	Philadelphia 76ers	SG	1996-09-26	1445697
1	Christian Wood	Detroit Pistons	PF	1995-09-27	1645357
2	PJ Washington	Charlotte Hornets	PF	1998-08-23	3831840
3	Derrick Rose	Detroit Pistons	PG	1988-10-04	7317074
4	Marial Shayok	Philadelphia 76ers	G	1995-07-26	79568
…	…	…	…	…	…
445	Austin Rivers	Houston Rockets	PG	1992-08-01	2174310
446	Harry Giles	Sacramento Kings	PF	1998-04-22	2578800
447	Robin Lopez	Milwaukee Bucks	C	1988-04-01	4767000
448	Collin Sexton	Cleveland Cavaliers	PG	1999-01-04	4764960
449	Ricky Rubio	Phoenix Suns	PG	1990-10-21	16200000

450 rows × 5 columns

1. df 데이터 유형 :: df.dtypes

df.dtypes

• 데이터 프레임의 dtype을 변환

nba.dtypes   # nba 각 열의 형태(dtype)

Name                object
Team                object
Position            object
Birthday    datetime64[ns]
Salary               int64
dtype: object

1-1. df 데이터 유형별 개수 :: df.types.value_counts( )

nba.dtypes.value_counts() # nba 각 열의 형태(dtype)의 유형별 개수

object            3
datetime64[ns]    1
int64             1
dtype: int64