도와주세요. 강사님

안녕하세요.

일자의 데이터 타입이 int 형식이면 timestamp 값으로 인식해서 timestamp 가 시작하는 1970-01-01 부터 날짜를 시작합니다.

그래서 df["일자"] = df["일자"].astype(str) 으로 데이터 타입을 변경해 주신 후에 datetetime 으로 변환해 주셔야 합니다.

 df["일자"] = df["일자"].astype(str)  이 부분이 실습에 있는데 놓치신거 같습니다.

그리고 새로운 내용은 이렇게 질문을 남겨주시면 알림에 뜨는데  댓글로 남겨주시면 알림이 기존 메시지와 합쳐져서 제가 인지하지 못할 수 있으니 되도록 새로운 질문은 새글로 올려주시면 제가 알림 확인할때 도움이 됩니다.

안녕하세요.

금액에 있는 , 는 문자이기 때문에 int 로 읽어오지 못하고 문자열로 읽어오게 됩니다.

또, 금액에 눈에 보이지 않는 공백 문자 등이 포함되어 있더라도 문자열로 읽어오게 됩니다.

그래서 수치데이터로 사용하기 위해서는 df["금액"].astype(int)  혹은 df["금액"].astype(float)  등으로 변환을 해주어야 하나 공백문자 등이 포함되면 .astype 으로 변환이 안 됩니다.

그래서 이럴 경우에는 pd.to_numeric() 으로 변환을 해주셔야 합니다. 이 때, errors 라는 옵션을 다음과 같이 지정해 주어야 문자가 섞여있는 숫자를 수치데이터로 변환해 줍니다.

또,  comma(,) 값은 아래의 과정을 거치지 전에 df["금액"] = df["금액"].str.replace(",", "") 처럼 제거 후에 사용하시는게 좋습니다.

pd.to_numeric(s, errors='coerce')
0    NaN
1    1.0
2    2.0
3   -3.0

고맙습니다. 데이타 불러오는데 타입 변경이 칼럽마다 달라서 손이 많이 가네요. 32000는 int로 읽으면서, 32,000 금액은 object로 읽는지.. 데이타 전처리 하기 전에 data 타입 부분 부터 고생을 하네요. 

그리고 질문이 너무 장황해서 답변이 없으신 줄 알았습니다. 향후에는 새질문으로 물어 보겠습니다.