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PYTHON/Pandas

excel 변환 2020. 5. 14. 13:01 여러 엑셀 합치기 import glob import sys data = pd.DataFrame() for f in glob.glob("../data/4_1_*.xlsx"): # data 폴더 안 4_1_로 시작하는 파일 모두 df = pd.read_excel(f, sheet_name="원하는시트명", header=3, dtype={'ID':str, 'EXID':str}) df = df.replace("EOD", np.nan) df = df.dropna(how='all') data = data.append(df, ignore_index=True) # 공백제거 data = data.applymap(lambda x: x.strip() if isinstance(x, str) else x) #파일저장 data.t..
input output 2019. 12. 29. 11:14 pickle 모듈 파일 입출력 방법의 하나 텍스트 이외의 자료형을 파일로 저장하기 위해 사용 데이터를 자요형의 변겅없이 파일로 저장하여 그대로 로드 가능 파이썬 객체에 대해 모두 적용 가능 import pickle open('file.txt', 'rt') : 기본값으로 텍스트 읽기 모드 wb, rb : 바이트형식으로 읽거나 씀 .bin 확장자 사용 pickle.dump : 객체 저장 import pickle with open("data.pkl", "rb") as f: # data.pkl 파일을 바이너리 읽기 모드로 열기 result = pickle.load(f) # 한줄씩 읽어 오기 [참고] python_input output dataframe pickle 저장 & 불러오기 ..
dataframe 2019. 12. 29. 11:08 import pandas as pd create 딕셔너리 데이터로 만들기 dic = { "Name" : ["lahong", "kkito"], "email" : ["lahong@gmail.com", "kkito@naver.com"], "id" : [1, 2], } df = pd.DataFrame(dic) 리스트로 만들기 ls = [ {"Name" : "lahong", "email" : "lahong@gmail.com", "id" :1}, {"Name" : "kkito", "email" : "kkito@naver.com", "id" :2} ] df = pd.DataFrame(ls) Name email id 0 lahong lahong@gmail.com 1 1 kkito kkito@naver.com 2 인덱스..
series 2019. 12. 29. 11:04 import pandas as pd 선언 s1 = pd.Series([1, 3, np.nan, 2, 4]) s2 = pd.Series(np.arange(10)) dic3 = {"D":500, "E":400, "F":300} s3 = pd.Series(dic3) index 설정 s = pd.Series(np.random.randint(10, size=5), index=list("ABCDE")) A 6 B 3 c 0 D 8 E 4 데이터 확인 list(s.index), list(s.values) (['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], [6, 3, 0, 8, 4]) string = "B" s.B, s["B"], s[string]..
basic 2019. 12. 29. 11:02 Pandas 데이터 분석을 위한 쉽고 성능이 좋은 오픈소스 python 라이브러리 R보다 학습이 쉽rh, 표준 프로그램 언어(웹, GUI)를 사용 1) Series Index, Value로 이루어진 데이터 타입 같은 데이터 타입의 Value를 가짐 2) DataFrame Index, Column, Value로 이루어진 데이터 타입 Column이 Series로 구성 같은 컬럼에 있는 Value는 같은 데이터 타입을 가짐

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