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Excel

[데이터분석] 여러 리스트로 데이터 프레임 만들고 엑셀(excel)로 저장하기 1. 리스트로 데이터 프레임 만들기 여러 리스트가 있다면 이러한 리스트를 모아서 데이터프레임을 만들 수 있는데요, 아래와 같이 3개의 리스트가 있다고 가정해보겠습니다. item = ['아메리카노', '라떼', '차', '에이드', '쥬스'] price = [3500, 4000, 4500, 5000, 4000] rating = [4.2, 3.4, 4.4, 4.0, 3.9] 그리고나서, 위 리스트로 'cafe' 라는 이름의 데이터프레임을 만들고 출력해보겠습니다. import pandas as pd cafe = pd.DataFrame() cafe['항목'] = item cafe['가격'] = price cafe['별점'] = rating display(cafe) # output : 항목가격별점 0아메리카노35.. 더보기
[데이터분석] 엑셀 파일, 원하는 행 선택적으로 불러와서 dataframe으로 나타내기 - skiprows 이전 포스팅에서는 skipfooter 를 이용하여 엑셀파일에서 맨 마지막 행, 또는 하단 행을 제외한 행만 불러와 dataframe으로 나타내는 방법에 대해 살펴보았는데요, 이번에는 skiprows를 사용하여 원하는 행만 선택적으로 골라서 이를 dataframe으로 나타내보도록 하겠습니다. - skiprows : 특정 행 제외하고 불러오기 = 원하는 행만 불러오기 먼저, 아래와 같이 데이터가 있는 'sample.xlsx' 파일이 있다고 가정해보겠습니다. 위 파일을 보면, 1행에는 칼럼 이름이 있고, 2행부터 8행까진 항목들이 나열되어 있는 것을 볼 수 있습니다. 이제 이 엑셀 파일을 데이터프레임으로 나타내 보도록 하겠습니다. import pandas as pd file = r"C:\Users\Dinola.. 더보기
[데이터분석] 엑셀 파일, 마지막 행 제외하고 데이터 프레임으로 불러오기 - skipfooter 엑셀 파일에 있는 데이터를 분석하기 위해 파일을 불러와 데이터 프레임으로 나타낼 때, 모든 데이터가 함께 출력됩니다. 이때 필요 없는 행이 있다면 전처리 과정에서 삭제를 해주어야 하는데요, 데이터 프레임으로 불러올 때 마지막 행 또는 아랫부분의 행을 빼고 가져오는 방법이 있습니다. 바로, read_excel() 함수에서 skipfooter 라는 모듈을 이용하는 것인데요, 말 그대로 하단 부분을 스킵하고 나머지 부분만을 불러오는 모듈입니다. 예를 들어, 아래와 같이 'sample.xlsx' 이라는 이름의 엑셀 파일이 있다고 가정해보겠습니다. 엑셀 파일에 있는 데이터를 살펴보자면 'item', 'count', 'price', 'rating' 이라는 칼럼이 있고, 해당 데이터가 2행부터 6행까지 나열되어 있으.. 더보기
[데이터분석] 엑셀을 데이터 프레임으로 불러올 때 Sheet 설정하는 방법 - sheet_name 엑셀 파일을 데이터 프레임으로 불러올 때 보통 다음과 같이 코드를 입력하는데요, import pandas as pd file = r"C:\Users\Dinolabs\Desktop\데이터분석\sample.xlsx" #해당 경로 df = pd.read_excel(file) 이때 기본 값 설정으로, 엑셀 파일에서 첫 번째 시트인 Sheet1을 불러옵니다. 하지만 데이터 분석을 할 데이터가 Sheet2, Sheet3 또는 특정 이름의 시트에 있을 수 있는데요, sheet를 선택하기 위해선 pd.read_excel() 함수에 인자를 추가해서 입력해주어야 합니다. 바로, sheet_name 이라는 인자를 넣어주면 되는데요, 예를 들어 'Sheet2' 를 열고 싶다면 sheet_name="Sheet2" 를 인자로 넣.. 더보기
[데이터분석] 엑셀(excel) 파일 dataframe으로 불러오기 - pd.read_excel() 지난 포스팅 중 하나가 csv 파일을 dataframe으로 불러오는 방법과 관련된 글이었는데요, 이번에는 엑셀 파일을 데이터 프레임으로 불러오는 방법에 대해 살펴보도록 하겠습니다. 엑셀 파일을 데이터프레임으로 불러오기 위해 먼저 pandas 라이브러리를 import 해줍니다. 그리고 나서 아래 코드처럼 file 경로를 변수로 설정해주고, pd.read_excel() 함수를 이용하여 데이터프레임으로 열어주면 되는데요, sheet_name 을 입력하여 sheet를 선택할 수 있습니다.(sheet1은 기본값이므로 생략 가능) import pandas as pd file = r"C:\Users\Dinolabs\Desktop\데이터분석\sample.xlsx" #해당 경로+파일 이름 df = pd.read_exce.. 더보기
[파이썬] 주피터 노트북에서 csv, 엑셀 파일 열기 - open(), reader() 데이터프레임 등으로 데이터 분석을 할 때, 주로 csv 파일 또는 엑셀 형식의 파일을 불러와 데이터 분석을 하게 되는데요, 이때 csv 파일과 엑셀 파일을 어떻게 불러오는지 알아보도록 하겠습니다. 1. csv 파일 열기 먼저, csv 파일을 불러오려면 csv 라이브러리를 import 해야 합니다. open() 함수를 이용하여 파일을 열고 'f' 라는 변수에 저장하도록 하겠습니다. import csv f = open(r"C\test\sample.csv", encoding="utf-8") #파일이 있는 경로+파일이름.csv 그리고나서 csv.reader() 함수를 이용하여 csv 파일을 읽도록 합니다. f_csv = csv.reader(f) 이렇게 코드를 입력하면 f_csv 에는 csv 파일에 있는 데이터가.. 더보기
[파이썬] 데이터 프레임(dataframe), csv 또는 엑셀 파일로 저장하기 데이터프레임을 통해 데이터를 다룬 뒤, 이를 저장하기 위해선 csv 파일 또는 엑셀(excel, xls) 파일로 저장해야 하는데요, 'to_csv', 'to_excel' 이라는 모듈을 이용하여 데이터프레임을 각 csv 파일, 엑셀 파일로 저장할 수 있습니다. 1. to_csv : csv 파일로 저장하기 데이터프레임을 csv 파일로 저장해주는 'to_csv' 는 데이터프레임.to_csv("저장할 경로+파일명.csv") 와 같이 입력하면 되는데요, 만약 'subject' 라는 이름의 데이터프레임이 있을 때, 이 데이터프레임을 test 폴더에 "dataframe1" 이라는 이름의 csv 파일로 저장하려면 다음과 같이 코드를 입력하면 됩니다. subject.to_csv("c:\\test\\dataframe1.c.. 더보기

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