진짜 도저히 이해가 안되는데 검색해보기엔 뭐라 검색해야 나올지도 모르겠어서 찾다찾다 여기까지 흘러들어왔음


개발 환경에 따라 출력 데이터의 dtype이 다르게 나올 수 있음?

코딩 전공이 아니라서 독학하느라 사실상 이번 처음 두 개의 환경에서 코드를 돌려본건데 출력의 dtype이 달라져 있어서 에러가 뜨더라고




일단 환경은 google colab이랑 local jupyter notebook임

local은 python 3.9, pandas 1.4.2

colab은 python 3.7.13, pandas 1.3.5



원본 데이터셋의 경우엔 대부분의 컬럼이 float이고, 일부가 int랑 object type으로 이루어져 있음



내가 작성한 코드는 미리 컬럼만 만들어놓은 빈 dataframe을 생성해 두고,

원본 데이터셋의 컬럼을 확인해서 동일한 컬럼의 데이터들만 만들어둔 dataframe에 넣는 식이거든


이 코드를 실행시켜 출력된 df의 타입이 

colab에선  float과 int로 원본 데이터셋의 dtype를 따라가는데

로컬 환경에서는 모두 object가 나오더라



정리하면

원본 데이터의 dtype : float


원본 데이터의 값 -> 만들어 둔 dataframe에 입력


colab 환경에서의 출력 df: dtype float

local 환경에서의 출력 df: dtype object



분명 데이터셋은 둘 다 동일하고 코드도 아예 복붙을 해버렸으니 완전히 동일한데 왜 양쪽의 dtype이 달라지는지 이해하질 못하겠음

해결하는거야 그냥 dtype 선언만 한번 해주든 빈 df 만들때 미리 선언해두든 하면 되는 거라 큰 문제는 없는데

개발 환경에 따라 dtype이 다르게 나오는 것이 가능한가가 궁금해졌음

진짜 왜이러는거지