데이터 타입과 데이터 병합

pandas로 마케팅 캠페인 분석하기

Jill Rosok

Data Scientist

공통 데이터 타입

문자열(객체)
숫자(실수, 정수)
불리언(True, False)
날짜

열의 데이터 타입

# 단일 열의 데이터 타입 출력
print(marketing['converted'].dtype)

dtype('object')

열의 데이터 타입 변경

# 열의 데이터 타입 변경
marketing['converted'] = marketing['converted']\
                          .astype('bool')

print(marketing['converted'].dtype)

dtype('bool')

새 불리언 열 생성

marketing['is_house_ads'] = np.where(
    marketing['marketing_channel'] == 'House Ads', 
    True, False
)

print(marketing.is_house_ads.head(3))

0    True
1    False
2    True
Name: is_house_ads, dtype: bool

기존 열에 값 매핑

channel_dict = {"House Ads": 1, "Instagram": 2, 
                "Facebook": 3, "Email": 4, "Push": 5}

marketing['channel_code'] = marketing['marketing_channel']\
                              .map(channel_dict)

print(marketing['channel_code'].head(3))

0    1
1    1
2    1
Name: channel_code, dtype: int64

날짜 열

# 날짜 열을 parse_dates로 읽기
marketing = pd.read_csv('marketing.csv', 
                        parse_dates=['date_served', 
                                     'date_subscribed', 
                                     'date_canceled'])

# 또는
# 기존 열을 datetime으로 변환
marketing['date_served'] = pd.to_datetime(
    marketing['date_served']
)

날짜 열

# 또는 각 열을 개별 변환
# 기존 열을 datetime으로 변환
marketing['date_served'] = pd.to_datetime(
    marketing['date_served']
)

날짜 열

marketing['day_served'] = marketing['date_served']\
                       .dt.dayofweek

연습해 봅시다!

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