아래 내용은 pandas 1.5.2 버전으로 작성됨.

0. 바로 사용하기

pandas.to_numeric(arg)

• arg: 숫자로 변환할 변수(list, tuple, 1-d array, Series) 입력.

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1. 기본형

pandas.to_numeric(arg,
                  errors='raise', 
                  downcast=None, 
                  )

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2. 기능

Scalar, list, tuple. 1-d array, Series를 입력 받아 해당 객체의 요소 타입을 숫자 형태(float64 or int64)로 변환하여 입력받은 객체타입으로 반환해줌.

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3. 파라미터

arg

• 숫자 타입으로 변환할 객체

errors

타입변환이 불가능할 경우

• errors = 'ignore': 입력값 그대로 반환
• errors = 'raise': 코드 중단 후 오류 출력
• errors = 'coerce': Nan 반환

downcast

인자값에 따라 data를 downcasting 함.

• downcast = 'integer': np.int8
• downcast = 'signed': np.int8
• downcast = 'unsigned': np.uint8
• downcast = 'float': np.float32

• np.int64 타입을 np.int8로 downcast를 한 코드. downcast를 함에 따라 data size가 줄어들었다.

• 단, 표현 가능한 최소한의 type으로 downcast가 된다.
  즉, np.int8로 표현 가능하다면 np.int8로 downcast 되지만 그렇지 않을 경우에는 np.int16 혹은 np.int32 혹은 완전히 downcast가 진행되지 않을 수도 있다.

• 원소별로 downcast가 진행되지는 않는다.
  array[0]은 np.int8로 표현 가능하지만 다른 원소가 np.int64로만 표현 가능하기 때문에 array[0]는 np.int8로 downcast가 진행되지 않는다.

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ref

• https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/1.5/reference/api/pandas.to_numeric.html