728x90
위 데이터처럼 일부 결측이 있을 경우 숫자형 타입을 바꿀 때 다음과 같이 에러가 납니다.
df['실거래_거래금액(만원)'] = df['실거래_거래금액(만원)'].astype(int)
ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'nan'
아래와 같이 해결할 수 있습니다!
df['실거래_거래금액(만원)'] = df['실거래_거래금액(만원)'].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
728x90
'데이터 분석 > [Python] 기초' 카테고리의 다른 글
[python] pivot 테이블 (0) | 2021.09.02 |
---|---|
[Python] 지수 표현 변경하기 (0) | 2021.08.25 |
[Python] groupby 컬럼명 (1) | 2021.08.05 |
[Python] list append / extend (0) | 2021.08.03 |
[Python] Pandas 옵션- 행/열 더 많이 보기 (0) | 2021.07.21 |