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pandas로 빠르고 간편한 데이터 적재

Amany Mahfouz

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미국 세금 데이터

tax_data = pd.read_csv('us_tax_data_2016.csv')

print(tax_data.shape)

(179796, 147)

열 제한하기

usecols 키워드 인수로 불러올 열을 선택합니다
열 번호/이름 리스트 또는 열 이름을 거르는 함수를 받을 수 있습니다

col_names = ['STATEFIPS', 'STATE', 'zipcode', 'agi_stub', 'N1']

col_nums = [0, 1, 2, 3, 4]

# 이름으로 열 선택
tax_data_v1 = pd.read_csv('us_tax_data_2016.csv', 
                        usecols=col_names)

# 번호로 열 선택
tax_data_v2 = pd.read_csv('us_tax_data_2016.csv',
                        usecols=col_nums)

print(tax_data_v1.equals(tax_data_v2))

True

행 제한하기

nrows 키워드 인수로 불러올 행 수를 제한합니다

tax_data_first1000 = pd.read_csv('us_tax_data_2016.csv', nrows=1000)

print(tax_data_first1000.shape)

(1000, 147)

행 제한하기

nrows와 skiprows를 함께 사용해 파일을 청크로 처리합니다
skiprows는 행 번호 리스트, 행 수, 또는 행을 거르는 함수를 받을 수 있습니다
열 이름이 없음을 알리려면 header=None으로 설정합니다

tax_data_next500 = pd.read_csv('us_tax_data_2016.csv', 
                               nrows=500, 
                               skiprows=1000, 
                               header=None)

행 제한하기

print(tax_data_next500.head(1))

   0   1      2    3     4     5    6    7     8     9     10   ...    136  137   138  139  140  141  142  143   144   145   146
0    1  AL  35565    4   270     0  250    0   210   790   280  ...   1854  260  1978    0    0    0    0   50   222   210   794

[1 rows x 147 columns]

열 이름 지정

names 인수에 리스트를 전달해 열 이름을 지정합니다
리스트에는 데이터의 모든 열 이름이 반드시 포함되어야 합니다
일부만 바꿀 필요가 있으면, 가져온 뒤에 변경하십시오!

열 이름 지정

col_names = list(tax_data_first1000)

tax_data_next500 = pd.read_csv('us_tax_data_2016.csv',

                               nrows=500, 
                               skiprows=1000,

                               header=None,

                               names=col_names)

print(tax_data_next500.head(1))

   STATEFIPS STATE  zipcode  agi_stub   ...  N11901  A11901  N11902  A11902
0          1    AL    35565         4   ...      50     222     210     794

[1 rows x 147 columns]

연습해 봅시다!

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