Python-CSV 데이터 처리
CSV (쉼표로 구분 된 값)에서 데이터를 읽는 것은 데이터 과학에서 기본적으로 필요합니다. 종종 우리는 CSV 형식으로 내보낼 수있는 다양한 소스에서 데이터를 가져와 다른 시스템에서 사용할 수 있습니다. Panadas 라이브러리는 선택한 열 및 행 그룹에 대해서만 CSV 파일 전체와 일부를 읽을 수있는 기능을 제공합니다.
CSV 파일로 입력
csv 파일은 열의 값이 쉼표로 구분되는 텍스트 파일입니다. 이름이 지정된 파일에있는 다음 데이터를 고려해 보겠습니다.input.csv.
이 데이터를 복사하고 붙여 넣어 Windows 메모장을 사용하여이 파일을 만들 수 있습니다. 파일을 다른 이름으로 저장input.csv 메모장에서 모든 파일 (*. *)로 저장 옵션을 사용합니다.
id,name,salary,start_date,dept
1,Rick,623.3,2012-01-01,IT
2,Dan,515.2,2013-09-23,Operations
3,Tusar,611,2014-11-15,IT
4,Ryan,729,2014-05-11,HR
5,Gary,843.25,2015-03-27,Finance
6,Rasmi,578,2013-05-21,IT
7,Pranab,632.8,2013-07-30,Operations
8,Guru,722.5,2014-06-17,FinanceCSV 파일 읽기
그만큼 read_csvpandas 라이브러리의 기능은 CSV 파일의 내용을 pandas DataFrame으로 Python 환경으로 읽어 오는 데 사용됩니다. 이 함수는 파일에 대한 적절한 경로를 사용하여 OS에서 파일을 읽을 수 있습니다.
import pandas as pd
data = pd.read_csv('path/input.csv')
print (data)위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 나옵니다. 인덱스로 0으로 시작하는 추가 열이 함수에 의해 생성 된 방법에 유의하십시오.
id name salary start_date dept
0 1 Rick 623.30 2012-01-01 IT
1 2 Dan 515.20 2013-09-23 Operations
2 3 Tusar 611.00 2014-11-15 IT
3 4 Ryan 729.00 2014-05-11 HR
4 5 Gary 843.25 2015-03-27 Finance
5 6 Rasmi 578.00 2013-05-21 IT
6 7 Pranab 632.80 2013-07-30 Operations
7 8 Guru 722.50 2014-06-17 Finance특정 행 읽기
그만큼 read_csvpandas 라이브러리의 기능을 사용하여 특정 열의 특정 행을 읽을 수도 있습니다. salary라는 열의 처음 5 개 행에 대해 아래 표시된 코드를 사용하여 read_csv 함수의 결과를 분할합니다.
import pandas as pd
data = pd.read_csv('path/input.csv')
# Slice the result for first 5 rows
print (data[0:5]['salary'])위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 나옵니다.
0 623.30
1 515.20
2 611.00
3 729.00
4 843.25
Name: salary, dtype: float64특정 열 읽기
그만큼 read_csvpandas 라이브러리의 기능을 사용하여 특정 열을 읽을 수도 있습니다. 우리는 다축 인덱싱 방법을 사용합니다..loc()이 목적을 위해. 모든 행에 대해 급여 및 이름 열을 표시하도록 선택합니다.
import pandas as pd
data = pd.read_csv('path/input.csv')
# Use the multi-axes indexing funtion
print (data.loc[:,['salary','name']])위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 나옵니다.
salary name
0 623.30 Rick
1 515.20 Dan
2 611.00 Tusar
3 729.00 Ryan
4 843.25 Gary
5 578.00 Rasmi
6 632.80 Pranab
7 722.50 Guru특정 열 및 행 읽기
그만큼 read_csvpandas 라이브러리의 기능을 사용하여 일부 특정 열과 특정 행을 읽을 수도 있습니다. 우리는 다축 인덱싱 방법을 사용합니다..loc()이 목적을 위해. 일부 행에 대해 급여 및 이름 열을 표시하도록 선택합니다.
import pandas as pd
data = pd.read_csv('path/input.csv')
# Use the multi-axes indexing funtion
print (data.loc[[1,3,5],['salary','name']])위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 나옵니다.
salary name
1 515.2 Dan
3 729.0 Ryan
5 578.0 Rasmi행 범위에 대한 특정 열 읽기
그만큼 read_csvpandas 라이브러리의 기능을 사용하여 특정 열과 행 범위를 읽을 수도 있습니다. 우리는 다축 인덱싱 방법을 사용합니다..loc()이 목적을 위해. 일부 행에 대해 급여 및 이름 열을 표시하도록 선택합니다.
import pandas as pd
data = pd.read_csv('path/input.csv')
# Use the multi-axes indexing funtion
print (data.loc[2:6,['salary','name']])위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 나옵니다.
salary name
2 611.00 Tusar
3 729.00 Ryan
4 843.25 Gary
5 578.00 Rasmi
6 632.80 Pranab