{
“contents”: “ㅁ 데이터 타입 및 변환\n\n ㅇ 정의:\n 데이터의 타입을 확인하고, 필요에 따라 다른 타입으로 변환하는 과정으로, 데이터 정제 및 전처리의 핵심 단계 중 하나이다.\n\n ㅇ 특징:\n – 데이터의 유형(정수, 실수, 문자열 등)에 따라 적절한 타입으로 변환하여 분석 및 모델링에 적합한 상태로 준비한다.\n – 잘못된 타입 변환은 데이터 손실이나 오류를 초래할 수 있다.\n\n ㅇ 적합한 경우:\n – 데이터가 잘못된 타입으로 로드된 경우(예: 숫자가 문자열로 로드된 경우).\n – 데이터 분석 및 머신러닝 모델에서 요구하는 특정 타입으로 변환이 필요한 경우.\n\n ㅇ 시험 함정:\n – 타입 변환 과정에서 데이터가 손실되거나 예기치 않은 값으로 변경될 수 있다.\n – 특정 함수가 지원하지 않는 타입으로 변환하려는 경우 오류가 발생할 수 있다.\n\n ㅇ 시험 대비 \”패턴 보기\” 예시:\n – O: astype() 함수는 데이터 프레임 열의 타입을 변경하는 데 사용된다.\n – X: astype() 함수는 데이터의 값을 변경하지 않고 타입만 변경한다.\n\n ================================\n\n 1. astype()\n\n ㅇ 정의:\n Pandas 라이브러리에서 제공하는 메서드로, 데이터 프레임이나 시리즈의 데이터 타입을 원하는 타입으로 변환하는 데 사용된다.\n\n ㅇ 특징:\n – 사용법: DataFrame[‘column’].astype(‘desired_type’)\n – 문자열, 정수, 실수 등 다양한 타입 간 변환이 가능하다.\n – 기존 데이터는 변경되지 않고, 변환된 새로운 데이터가 반환된다.\n\n ㅇ 적합한 경우:\n – 문자열로 저장된 숫자 데이터를 정수나 실수로 변환해야 할 때.\n – 특정 열의 데이터를 카테고리 타입으로 변환하여 메모리 사용량을 줄이고자 할 때.\n\n ㅇ 시험 함정:\n – 변환할 데이터가 변환하려는 타입과 호환되지 않을 경우 오류가 발생한다.\n – astype() 호출 시 inplace=True 옵션이 없으므로, 원본 데이터는 변경되지 않는다.\n\n ㅇ 시험 대비 \”패턴 보기\” 예시:\n – O: astype() 메서드는 새로운 타입으로 변환된 데이터를 반환한다.\n – X: astype() 메서드는 원본 데이터를 직접 수정한다.\n\n ================================”,
“suggest”: “astype() 메서드와 관련하여 시험에서 자주 다룰 수 있는 추가적인 개념으로는 다음이 있습니다:\n – astype() 사용 시 ‘category’ 타입으로 변환하면 메모리 최적화가 가능하다는 점.\n – astype()과 pd.to_numeric() 함수의 차이점: astype()은 명시적으로 타입을 지정하지만, pd.to_numeric()은 숫자로 변환 가능한 경우 자동으로 변환하며, errors=’coerce’ 옵션을 활용하여 변환 불가능한 값을 NaN으로 처리할 수 있음.\n – astype() 메서드 사용 시, 타입 변환에 따른 데이터 손실이나 부정확한 값이 생성될 가능성을 염두에 두고 데이터 검증이 필요하다는 점.”