[Pandas] 데이터프레임에 숫자 천단위 콤마(,) 넣기 / 빼기

 

차례

1. 천단위 콤마(,) 넣기

2. 천단위 콤마(,) 빼기

 

가끔 데이터를 불러왔는데 숫자로 표시된 데이터의 타입이 object인 경우가 많습니다.

 게다가 콤마까지 있으면 데이터전처리 과정이 하나 더 추가됩니다.

이번 포스팅에서는 숫자 천단위 콤마(,)를 쉽게 넣거나 빼는 법을 설명하겠습니다.

 

예제파일

2020_seoul_apt_trading.csv

5.27MB

 

 

 

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1. 천단위 콤마(,) 넣기

 

포맷팅 '{형식}'.format(숫자)를 이용합니다.

>>> int_num = 123456
>> int_num_comma = '{:,}'.format(int_num)
>>> print(int_num_comma)
123,456

 

포맷팅이 낯선 분들은 아래 포스팅을 참고하면 쉽게 이해하실 수 있습니다.

[Python] 출력형식 %d %01d %02d %s %f

 

우리가 콤마(,)를 넣고자하는 대상은 데이터프레임입니다. 

데이터프레임에 콤마를 넣는 법은 아래와 같습니다. 

 

(1) 데이터프레임을 불러옵니다.

df = pd.read_csv('2020_seoul_apt_trading.csv', encoding='cp949', thousands=',')
df

 

(2) apply함수와 lambda를 이용하여 '거래금액' 컬럼에 천단위 콤마(,)표시를 합니다. 

df['거래금액'] = df['거래금액'].apply(lambda int_num : '{:,}'.format(int_num))
df

 

 

 

2. 천단위 콤마(,) 빼기

 

천단위 콤마를 제거하는 방법은 2가지 입니다.

① 판다스 read_csv함수에서 thousands = ',' 옵션사용

df = pd.read_csv(data.csv, thousands = ',')

② replace 함수를 사용하여 콤마(,)를 공백으로 대체하기

DataFrame.column.str.replace(',', '').astype('int64')

 

판다스 read_csv함수에서 thousands = ',' 옵션사용

 

(1) 데이터프레임을 불러옵니다.

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('2020_seoul_apt_trading.csv', encoding='cp949')
df

 

(2) thousands = ',' 옵션을 사용하여 데이터프레임을 불러옵니다.

df = pd.read_csv('2020_seoul_apt_trading.csv', encoding='cp949', thousands=',')
df

 

replace 함수를 사용하여 콤마(,)를 공백으로 대체하기

 

(1) 데이터프레임을 불러옵니다.

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('2020_seoul_apt_trading.csv', encoding='cp949')
df

(2) strip함수를 사용해서 공백을 제거합니다.

df['거래금액'] = df['거래금액'].str.strip()
df['거래금액'] = df['거래금액'].astype('int64')

공백이 제거됨을 확인할 수 있습니다.

 

(3) replace함수를 사용하여 콤마(,)를 제거한후 데이터타입을 변경합니다.

df['거래금액'] = df['거래금액'].str.replace(',', '')
df['거래금액'] = df['거래금액'].astype('int64')
df

콤마(,)도 제거되었고 데이터타입도 int64로 변경되었습니다.

 

 

 

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