데이터 분석 및 시각화 Pandas 데이터 분석 라이브러리 04.파일저장 및 열기

 

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import pandas as pd

data = {
    '이름' : ['채치수', '정대만', '송태섭', '서태웅', '강백호', '변덕규', '황태산', '윤대협'],
    '학교' : ['북산고', '북산고', '북산고', '북산고', '북산고', '능남고', '능남고', '능남고'],
    '키' : [197, 184, 168, 187, 188, 202, 188, 190],
    '국어' : [90, 40, 80, 40, 15, 80, 55, 100],
    '영어' : [85, 35, 75, 60, 20, 100, 65, 85],
    '수학' : [100, 50, 70, 70, 10, 95, 45, 90],
    '과학' : [95, 55, 80, 75, 35, 85, 40, 95],
    '사회' : [85, 25, 75, 80, 10, 80, 35, 95],
    'SW특기' : ['Python', 'Java', 'Javascript', '', '', 'C', 'PYTHON', 'C#']
}
data

df = pd.DataFrame(data, index=['1번', '2번', '3번', '4번', '5번', '6번', '7번', '8번'])
df.index.name = '지원번호'
df
	이름	학교	키	국어	영어	수학	과학	사회	SW특기
지원번호									
1번	채치수	북산고	197	90	85	100	95	85	Python
2번	정대만	북산고	184	40	35	50	55	25	Java
3번	송태섭	북산고	168	80	75	70	80	75	Javascript
4번	서태웅	북산고	187	40	60	70	75	80	
5번	강백호	북산고	188	15	20	10	35	10	
6번	변덕규	능남고	202	80	100	95	85	80	C
7번	황태산	능남고	188	55	65	45	40	35	PYTHON
8번	윤대협	능남고	190	100	85	90	95	95	C#

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csv 파일로 저장
df.to_csv('score.csv', encoding='utf-8-sig')
df.to_csv('score.csv', encoding='utf-8-sig', index=False) #인덱스를 제외하고 저장

텍스트 파일로 저장
df.to_csv('score.txt', sep='\t') #tab으로 구분된 텍스트 파일

엑셀 파일로 저장
df.to_excel('score.xlsx')


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csv 파일 열기
df = pd.read_csv('score.csv')

df = pd.read_csv('score.csv', skiprows=1) #행 데이터 생략 불러오기
df = pd.read_csv('score.csv', skiprows=[1,3,5]) # 1,3,5 행 데이터 생략 불러오기
df = pd.read_csv('score.csv', nrows=4) # 지정된 갯수만큼만 가져오기
df = pd.read_csv('score.csv', skiprows=2, nrows=4) # 처음 2개는 무시하고 4개만 가져오기


텍스트 파일 열기
df = pd.read_csv('score.txt', sep = '\t')

df = pd.read_csv('score.txt', sep = '\t', index_col='지원번호') #인덱스 설정

df = pd.read_csv('score.txt', sep = '\t')  
df.set_index('지원번호', inplace=True) #인덱스 설정

엑셀 파일 열기
df = pd.read_excel('score.xlsx')

df = pd.read_excel('score.xlsx', index_col = '지원번호') #인덱스 설정

df = pd.read_excel('score.xlsx')
df.set_index('지원번호') #인덱스 설정