pandas TypeError: must be str, not int 오류 해결하기

소개

파이썬의 Pandas 라이브러리를 사용할 때, 'TypeError: must be str, not int' 오류는 종종 발생하는 문제입니다. 이 오류는 문자열(str)이 예상되는 곳에 정수(int) 값을 사용하려 할 때 발생합니다. 이 블로그 글에서는 이와 같은 오류가 발생하는 이유와 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.

에러 발생 예시 코드

먼저, 'TypeError: must be str, not int' 오류를 발생시킬 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.

import pandas as pd

# 데이터프레임 생성
data = {
    '이름': ['김철수', '이영희'],
    '나이': [25, 30]
}
df = pd.DataFrame(data)

# '이름' 열을 기준으로 정수 값을 사용하여 필터링 시도
filtered_df = df[df['이름'] == 25]
print(filtered_df)

에러 해결 방법

1. 올바른 데이터 타입 사용

이 오류는 문자열이 필요한 곳에 정수를 사용했을 때 발생하므로, 필터링 조건에서 올바른 데이터 타입을 사용하는 것이 중요합니다. 예를 들어 '이름' 열은 문자열이므로, 필터 조건에서도 문자열을 사용해야 합니다.

import pandas as pd

# 데이터프레임 생성
data = {
    '이름': ['김철수', '이영희'],
    '나이': [25, 30]
}
df = pd.DataFrame(data)

# '이름' 열을 기준으로 문자열 값을 사용하여 필터링
filtered_df = df[df['이름'] == '김철수']
print(filtered_df)

2. 데이터프레임의 데이터 타입 확인

또한, 데이터프레임의 각 열의 데이터 타입을 확인하는 것도 좋은 방법입니다. 데이터프레임의 데이터 타입을 확인하여 어떤 형식이 사용되고 있는지 파악할 수 있습니다.

import pandas as pd

# 데이터프레임 생성
data = {
    '이름': ['김철수', '이영희'],
    '나이': [25, 30]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 데이터프레임의 데이터 타입 확인
print(df.dtypes)

마무리

이 블로그 글에서는 Pandas에서 발생하는 'TypeError: must be str, not int' 오류에 대한 간단한 해결 방법을 다루었습니다. 올바른 데이터 타입을 사용하는 것과 데이터프레임의 데이터 타입을 확인하는 것이 중요합니다. 항상 데이터의 형식에 주의를 기울이고, 오류 메시지를 면밀히 검토하여 문제를 해결해 나가길 바랍니다. Pandas를 사용할 때는 각 열의 데이터 형식을 항상 고려하는 습관을 가지는 것이 좋습니다.