1. 디버깅 콘솔에 출력 : print
2. for 문 탈출 break
3. 판다스 데이터 프레임의 필드 형식을 숫자는 바꾸는 방법.
-df2 = df.astype(float)
-df2 = df.apply(pd.to_numeric)
※ astype(float)과 apply(pd.to_numeric)의 차이
astype(float)과 apply(pd.to_numeric)는 데이터프레임 또는 시리즈의 값을 숫자 형식으로 변환하는 판다스 함수입니다. 그러나 두 함수에는 몇 가지 차이점이 존재함.
astype(float):
astype(float)은 데이터프레임 또는 시리즈의 모든 요소를 지정된 데이터 유형으로 변환함. astype(float)은 숫자로 변환할 수 없는 값이 있는 경우 오류를 발생시킴. 이는 변환하려는 데이터의 유형이 부동소수점으로 고정되기 때문임.
apply(pd.to_numeric):
apply(pd.to_numeric)은 데이터프레임 또는 시리즈의 각 요소에 대해 pd.to_numeric 함수를 적용하여 변환함. pd.to_numeric 함수는 문자열을 숫자로 변환하는 데 사용됨. apply(pd.to_numeric)은 변환할 수 없는 값이 있더라도 오류를 발생시키지 않고 해당 값을 NaN으로 처리함. apply(pd.to_numeric)은 데이터프레임의 특정 열 또는 시리즈에 대해서만 적용할 수 있음. 따라서 다른 열에는 영향을 주지 않음.
따라서, 두 함수의 주요 차이점은 오류 처리 방식임. astype(float)은 오류를 발생시키고 변환할 수 없는 값이 있는 경우 처리하지 않지만, apply(pd.to_numeric)은 변환할 수 없는 값에 대해서는 NaN으로 처리함. 또한, apply(pd.to_numeric)은 특정 열 또는 시리즈에만 적용할 수 있으며 다른 열에는 영향을 주지 않음.
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