read_csv()

csv파일 읽기

pandas를 이용해 csv 파일을 불러오기 위해서는 아래와 같이 pandas를 먼저 import

그리고 약어로 지정한 pd를 사용하여 read_csv함수를 통해 csv 파일

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import pandas as pd
data = pd.read_csv('파일경로/파일이름.csv')

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csv파일 예시

CSV는 Comma Seperated Value의 약자로 ',' 쉼표(comma)로 분리된 텍스트 파일
예를 들면 아래와 같이 쓰여져 있는 텍스트 파일

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이름, 성별, 키
데이콘, 남자, 180
홍길동, 남자, 175
아이유, 여자, 163

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파라미터

read_csv는 여러가지 파라미터를 통해서 옵션을 줄 수 있고 더 많은 파라미터를 자세하게 확인하고 싶으시다면 판다스 공식 문서를 확인

• filepath or buffer
  • 파일경로/파일이름.csv 을 입력하여 파일 로딩
• sep or delimiter
  • 초기값은 comma(,)
  • 만일 분리되어있는 기준이 쉼표(,)로 분리되어 있지 않은 경우 기준이 되는 값을 입력
    예를 들어 슬라이스(/), Tab( ) 등 으로 분리되어 있는 경우
• header
  • 초기값은 0
  • 컬럼명으로 사용할 행의 번호를 입력
• names
  • 사용할 변수명을 입력합니다. 파일에 변수명이 없다면 header를 None으로 설정
• index_col
  • 데이터의 인덱스로 사용할 열의 번호를 입력
• skiprows
  • 첫 행을 기준으로 데이터를 얼마나 건너뛰고 읽어올지
• nrows
  • 파일을 읽어올 행의 수를 입력
• date_parser
  • 시계열 타입으로 변환할 변수를 입력

csv파일 저장하기

• 작업이 끝난 뒤 쥬피터 노트북에있는 값들을 파일로 변환해서 저장하려면 바로 csv파일로 만들어서 저장
• 아래와같이 to_csv를 사용하여 저장하고자 하는 파일경로와 파일명 그리고 csv 확장자를 같이 입력해주면 data의 값들이 파일로 저장

 

data.to_csv('파일경로/파일명.csv', index = False)

 

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단, 여기서 data는 위에서 read_csv를 통해 불러온 data와 같이 pandas의 DataFrame 형식이거나 Series 형식

• index는 data의 index(행의 이름)를 같이 저장할 것인지 하지 않을 것인지를 결정하는 옵션
• 만약 위와 같이 index가 False라면 index를 저장되지 않음