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,Finance

CSV 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     Finance

특정 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: float64

특정 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    Guru

특정 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  Rasmi

행 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