평면 파일 소개

pandas로 빠르고 간편한 데이터 적재

Amany Mahfouz

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데이터프레임

  • 2차원 데이터를 위한 pandas 전용 구조

국가, 수도, 면적(제곱마일) 데이터프레임

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데이터프레임

  • 2차원 데이터를 위한 pandas 전용 구조

열 레이블(국가, 인구, 면적(제곱마일))이 강조된 데이터프레임

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데이터프레임

  • 2차원 데이터를 위한 pandas 전용 구조

행 레이블/인덱스가 강조된 데이터프레임

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평면 파일

  • 단순하고 만들기 쉬운 형식
  • 데이터는 일반 텍스트로 저장됨(서식 없음)
  • 한 줄당 한 행
  • 필드 값은 구분자로 분리
  • 가장 흔한 평면 파일: CSV
  • 하나의 pandas 함수로 모두 로드: read_csv()
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CSV 불러오기

  • us_tax_data_2016.csv 예시
STATEFIPS,STATE,zipcode,agi_stub,...,N11901,A11901,N11902,A11902
1,AL,0,1,...,63420,51444,711580,1831661

import pandas as pd


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

tax_data.head(4)

   STATEFIPS STATE  zipcode  agi_stub   ...     N11901  A11901  N11902   A11902
0          1    AL        0         1   ...      63420   51444  711580  1831661
1          1    AL        0         2   ...      74090  110889  416090  1173463
2          1    AL        0         3   ...      64000  143060  195130   543284
3          1    AL        0         4   ...      45020  128920  117410   381329

[4 rows x 147 columns]
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기타 평면 파일 불러오기

  • sep로 다른 구분자 지정
  • us_tax_data_2016.tsv 예시
    STATEFIPS    STATE    zipcode    agi_stub    ...    N11901    A11901    N11902    A11902
1    AL    0    1    ...    63420    51444    711580    1831661

import pandas as pd

tax_data = pd.read_csv("us_tax_data_2016.tsv", sep="\t")

tax_data.head(3)

   STATEFIPS STATE  zipcode  agi_stub   ...     N11901  A11901  N11902   A11902
0          1    AL        0         1   ...      63420   51444  711580  1831661
1          1    AL        0         2   ...      74090  110889  416090  1173463
2          1    AL        0         3   ...      64000  143060  195130   543284

[3 rows x 147 columns]
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연습해 봅시다!

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