recode_string 함수를 사용하여 데이터를 처리할 때, TypeError: 'Series' object is not callable 오류가 발생하는 경우가 있습니다. 이 오류는 recode_string 함수를 사용하는 방법이 올바르지 않기 때문입니다.
recode_string 함수는 pandas 라이브러리의 Series 객체에 사용할 수 있는 메서드입니다. 따라서, Series 객체를 사용하여 recode_string 함수를 호출할 때는 메서드 호출 방식으로 호출해야 합니다.
예를 들어, 다음과 같은 데이터가 있다고 가정해 보겠습니다.
| id | sex | age |
| --- | --- | --- |
| 1 | M | 20 |
| 2 | F | 30 |
| 3 | M | 40 |
이 데이터를 recode_string 함수를 사용하여 sex 변수를 '남성'과 '여성'으로 변환하고 싶습니다. 다음과 같이 recode_string 함수를 사용할 수 있습니다.
#hostingforum.kr
python
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
data = {
'id': [1, 2, 3],
'sex': ['M', 'F', 'M'],
'age': [20, 30, 40]
}
df = pd.DataFrame(data)
# recode_string 함수 사용
df['sex'] = df['sex'].map({'M': '남성', 'F': '여성'})
print(df)
이 코드에서는 `df['sex'].map()` 메서드를 사용하여 sex 변수를 '남성'과 '여성'으로 변환합니다.
여러 변수를 사용하여 처리하는 방법에 대해서는, 각 변수별로 recode_string 함수를 사용하여 처리하면 됩니다.
예를 들어, 다음과 같은 데이터가 있다고 가정해 보겠습니다.
| id | sex | age |
| --- | --- | --- |
| 1 | M | 20 |
| 2 | F | 30 |
| 3 | M | 40 |
이 데이터를 recode_string 함수를 사용하여 sex 변수를 '남성'과 '여성'으로 변환하고, age 변수를 '20대'와 '30대'으로 변환하고 싶습니다. 다음과 같이 recode_string 함수를 사용할 수 있습니다.
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python
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
data = {
'id': [1, 2, 3],
'sex': ['M', 'F', 'M'],
'age': [20, 30, 40]
}
df = pd.DataFrame(data)
# recode_string 함수 사용
df['sex'] = df['sex'].map({'M': '남성', 'F': '여성'})
df['age'] = df['age'].map({20: '20대', 30: '30대'})
print(df)
이 코드에서는 `df['sex'].map()` 메서드를 사용하여 sex 변수를 '남성'과 '여성'으로 변환하고, `df['age'].map()` 메서드를 사용하여 age 변수를 '20대'와 '30대'으로 변환합니다.
2025-06-29 06:18