DataFrame-str.slice

str.slice를 활용한 DataFrame 값 자르기

• 데이터 column값을 받았을 시 다음과 같이 숫자열 값이 str 형식으로 되어 있는경우가 있다.

data.head(10)

• 이와 같은 경우 column '출석율'의 분자 값과 분모 값을 가져와 숫자형으로 변환 후 값을 나누어 주어야 한다.

• 이 때 str.slice를 활용하여 분모와 분자 값을 가져온다.

data['분자'] = data['출석율'].str.slice(start=0, stop=2)
## 앞에 두 글자를 가져온다.
data['분모'] = data['출석율'].str.slice(start=-2)
## 뒤에서 부터 두 글자를 가져온다.

data.head()

• 이 때 분모와 분자 값은 'object'형식으로 불러와 진다.

data.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 184 entries, 0 to 183
Data columns (total 8 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype  
---  ------  --------------  -----  
 0   전직분     184 non-null    object 
 1   이름      184 non-null    object 
 2   또래      184 non-null    float64
 3   출석율     175 non-null    object 
 4   성별      184 non-null    object 
 5   서베이응답자  184 non-null    object 
 6   분자      175 non-null    object 
 7   분모      175 non-null    object 
dtypes: float64(1), object(7)
memory usage: 12.9+ KB

• 이제 to_numeric 을 활용하여 숫자형으로 바꾸어 준다.

data['분모'] = pd.to_numeric(data['분모'])
data['분자'] = pd.to_numeric(data['분자'])

data.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 184 entries, 0 to 183
Data columns (total 8 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype  
---  ------  --------------  -----  
 0   전직분     184 non-null    object 
 1   이름      184 non-null    object 
 2   또래      184 non-null    float64
 3   출석율     175 non-null    object 
 4   성별      184 non-null    object 
 5   서베이응답자  184 non-null    object 
 6   분자      175 non-null    float64
 7   분모      175 non-null    float64
dtypes: float64(3), object(5)
memory usage: 12.9+ KB

• 마지막으로 출석율을 구한다.

data['출석'] = data['분자']/data['분모']*100
data.head()