pandas dataframe ValueError 오류 해결하기

판다스(DataFrame)를 사용할 때 ValueError가 발생할 수 있는 예시 코드와 그 해결 방법을 설명하겠습니다.

예시 코드:

import pandas as pd

# 샘플 데이터프레임 생성
data = {'이름': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        '나이': ['30', '25', '35']}

df = pd.DataFrame(data)

# 숫자로 된 문자열을 정수로 변환하려고 시도
df['나이'] = df['나이'].astype(int)

위 코드에서는 '나이' 열에 문자열로 된 숫자 값을 정수로 변환하려고 시도하고 있습니다. 하지만 '나이' 열의 값은 문자열 형태로 숫자가 저장되어 있어서 이로 인해 ValueError가 발생합니다. 이러한 오류를 해결하려면 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다.

해결 방법:

데이터 유형 확인:

먼저 데이터프레임의 열의 데이터 유형을 확인하세요. df.dtypes 속성을 사용하여 각 열의 데이터 유형을 확인할 수 있습니다.

print(df.dtypes)
# 출력:
# 이름    object
# 나이     object
# dtype: object

데이터 형식 수정:

'나이' 열의 데이터를 숫자로 변환하기 전에 데이터 형식을 수정해야 합니다. pd.to_numeric() 함수를 사용하여 문자열을 숫자로 변환할 수 있습니다.

df['나이'] = pd.to_numeric(df['나이'], errors='coerce')

errors='coerce' 옵션을 사용하면 변환할 수 없는 값은 NaN(결측치)으로 대체됩니다.

결측치 처리:

변환 후에 NaN(결측치)가 포함될 수 있으므로, 결측치를 적절하게 처리하세요. 예를 들어, 평균값으로 대체하거나 결측치가 있는 행을 제거할 수 있습니다.

# 결측치를 평균값으로 대체
df['나이'].fillna(df['나이'].mean(), inplace=True)

데이터 유형 변환:

이제 데이터를 숫자로 변환할 수 있습니다.

df['나이'] = df['나이'].astype(int)

위의 단계를 따르면 데이터프레임의 '나이' 열을 정수로 변환할 때 발생하는 ValueError를 해결할 수 있습니다. 중요한 것은 데이터의 형식을 미리 확인하고 필요한 형식으로 변환하고 데이터 유효성을 검사하는 것입니다.