(손*희) (강의노트 15장) 실습 내용과 강의 자료 간 dtype 불일치

[cooldown24-7]

15.2 시리즈 속성의 index 속성 부분의 설명 부분입니다

정수 인덱스가 아닌 경우는 행 인덱스로 사용된 값들로 구성된 Index 객체로 지정되며, 어레이처럼 dtype을 이용하여 인덱스로 사용된 값들의 자료형을 명시한다.

series1_count.index

Index(['첫째', '둘째', '셋째', '넷째', '다섯째'], dtype='str')

(중략)

series1.index

Index(['영', '일', '이', '삼', '사'], dtype='str')

해당 부분을 직접 작성하였을때 결과가 아래와 같습니다.

해당 부분의 dtype이 다른 이유를 여쭙고 싶습니다.

[liganega]

ai에게 물어봤나요?

[cooldown24-7]

@liganega
AI에게 질문한 내용입니다.
OpenAI. (2026). ChatGPT 심층 리서치 (GPT-5 기반)를 사용하여
"pandas 문자열 dtype('str' vs 'object') 차이 분석"에 대한 분석 보고서 생성하여 참고하였습니다.
생성일: 2026년 3월 21일.

예제 내용: series1_count.index
예제의 출력값: Index(['첫째', '둘째', '셋째', '넷째', '다섯째'], dtype='str')
실습 출력값: Index(['첫째', '둘째', '셋째', '넷째', '다섯째'], dtype='object')

위와 같은 예시를 들며 dtype이 예제와 다른 현상이 발생하는 이유를 넘파이와 판다스 공식 문서를 포함하여 답변하도록 질문하였습니다.

---

결론은 코드를 구현한 환경(버전)의 차이로 발생한 일이었습니다.

1.x/2.x 버전 판다스의 경우 문자열 데이터를 넘파이의 object로 저장해왔으나, 3.x 버전부터 새로운 판다스의 확장 데이터 타입인 StringDtype으로 기본 저장하도록 업데이트 되었습니다.¹²

dtype='object'의 결과가 나왔던 질문 내용의 구현 환경은 판다스 2.3.3 이었으며
최신 환경으로 업데이트한 후 구현한 결과는 아래와 같습니다.

예제의 결과였던 dtype='str'과 같으며 따라서 해당 차이는 판다스 버전에 따른 정상적인 동작임을 확인하였습니다. 앞으로는 최신 버전을 사용하여 예제와 동일한 결과를 얻도록 유의하겠습니다. 감사합니다.

Footnotes

1. 판다스 개발팀. 「What's new in 3.0.0」. 판다스 공식 문서. 2024.04.10. https://pandas.pydata.org/docs/whatsnew/v3.0.0.html#:~:text=Starting%20with%20pandas,or%20IO%20functions. (2024.03.21. 접속). ↩

2. 판다스 개발팀. 「Migration guide for the new string data type (pandas 3.0)」. 판다스 공식 문서. 2024. https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/migration-3-strings.html#string-migration-guide#:~:text=When%20inferring%20or%20reading%20string,some%20impact%20on%20your%20code (2024.03.21. 접속). ↩

[liganega]

object는 모든 클래스의 부모 클래스에요.
즉, 임의의 값은 모두 object 자료형이기도 합니다.

판다스 3.0 버전부터 시리즈나 데이터프레임의 항목 자료형으로 str을 지원하기 시작한 거로 보이네요.
이전에는 수치형이 아니면 무조건 object로 퉁쳤었고.

이 정도 차이는 무시해도 됩니다.
우리 수업에 판다스 2.0 이상이면 아무 상관 없어요.