04.파일 저장 및 열기

4. 파일 저장 및 열기¶

DataFrame 객체를 excel, csv, txt 등 형태의 파일로 저장 및 열기

In [22]:

from IPython.core.display import display, HTML
display(HTML("<style>.container {width:90% !important;}</style>"))

In [1]:

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

Out[1]:

{'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#']}

In [2]:

df = pd.DataFrame(data, index = ['1번', '2번', '3번', '4번', '5번', '6번', '7번', '8번'])
df.index.name = '지원번호'
df

Out[2]:

	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#

저장하기¶

csv 파일로 저장¶

In [6]:

df.to_csv('score.csv', encoding = 'utf-8-sig')

In [7]:

df.to_csv('score.csv', encoding = 'utf-8-sig', index = False) #인덱스 값은 뺴고 저장

텍스트(.txt) 파일로 저장¶

In [9]:

df.to_csv('score.txt', sep='\t', index = False) #tab 으로 구분된 txt파일

엑셀 파일로 저장¶

In [10]:

df.to_excel('score.xlsx')

---

열기¶

csv 파일 열기

In [11]:

df = pd.read_csv('score.csv') #csv파일을 데이터 프레임으로 가져옴
df

Out[11]:

	이름	학교	키	국어	영어	수학	과학	사회	SW특기
0	채치수	북산고	197	90	85	100	95	85	Python
1	정대만	북산고	184	40	35	50	55	25	Java
2	송태섭	북산고	168	80	75	70	80	75	Javascript
3	서태웅	북산고	187	40	60	70	75	80	NaN
4	강백호	북산고	188	15	20	10	35	10	NaN
5	변덕규	능남고	202	80	100	95	85	80	C
6	황태산	능남고	188	55	65	45	40	35	PYTHON
7	윤대협	능남고	190	100	85	90	95	95	C#

In [15]:

df = pd.read_csv('score.csv', skiprows = [1,3,5]) #지정된 갯수 만큼의 row는 제외
df

Out[15]:

	이름	학교	키	국어	영어	수학	과학	사회	SW특기
0	정대만	북산고	184	40	35	50	55	25	Java
1	서태웅	북산고	187	40	60	70	75	80	NaN
2	변덕규	능남고	202	80	100	95	85	80	C
3	황태산	능남고	188	55	65	45	40	35	PYTHON
4	윤대협	능남고	190	100	85	90	95	95	C#

In [16]:

df = pd.read_csv('score.csv', nrows = 4) #지정된 갯수만큼의 row만 가져옴
df

Out[16]:

	이름	학교	키	국어	영어	수학	과학	사회	SW특기
0	채치수	북산고	197	90	85	100	95	85	Python
1	정대만	북산고	184	40	35	50	55	25	Java
2	송태섭	북산고	168	80	75	70	80	75	Javascript
3	서태웅	북산고	187	40	60	70	75	80	NaN

텍스트(.txt) 파일 열기¶

In [17]:

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

Out[17]:

	이름	학교	키	국어	영어	수학	과학	사회	SW특기
0	채치수	북산고	197	90	85	100	95	85	Python
1	정대만	북산고	184	40	35	50	55	25	Java
2	송태섭	북산고	168	80	75	70	80	75	Javascript
3	서태웅	북산고	187	40	60	70	75	80	NaN
4	강백호	북산고	188	15	20	10	35	10	NaN
5	변덕규	능남고	202	80	100	95	85	80	C
6	황태산	능남고	188	55	65	45	40	35	PYTHON
7	윤대협	능남고	190	100	85	90	95	95	C#

엑셀 파일 열기¶

In [20]:

df = pd.read_excel('score.xlsx')
df

Out[20]:

	지원번호	이름	학교	키	국어	영어	수학	과학	사회	SW특기
0	1번	채치수	북산고	197	90	85	100	95	85	Python
1	2번	정대만	북산고	184	40	35	50	55	25	Java
2	3번	송태섭	북산고	168	80	75	70	80	75	Javascript
3	4번	서태웅	북산고	187	40	60	70	75	80	NaN
4	5번	강백호	북산고	188	15	20	10	35	10	NaN
5	6번	변덕규	능남고	202	80	100	95	85	80	C
6	7번	황태산	능남고	188	55	65	45	40	35	PYTHON
7	8번	윤대협	능남고	190	100	85	90	95	95	C#

In [21]:

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

Out[21]:

	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	NaN
5번	강백호	북산고	188	15	20	10	35	10	NaN
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#