4) File

4. 파일 저장 및 열기

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

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#']
}

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

	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

df.to_csv('score.csv', encoding='utf-8-sig') # utf 해줘야 파일에서 글자 안깨짐

df.to_csv('score.csv', encoding='utf-8-sig',index=False) # index 값 안뜬다.

텍스트(.txt) 파일로 저장

df.to_csv('score.txt', sep='\t') # tab으로 구분된 텍스트 파일

엑셀 파일로 저장

df.to_excel('score.xlsx')

---

열기

csv 파일 열기

df = pd.read_csv('score.csv')
df

	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#

df = pd.read_csv('score.csv', skiprows=1) # 지정된 갯수 만큼의 row를 건너띔
df

	채치수	북산고	197	90	85	100	95	85.1	Python
0	정대만	북산고	184	40	35	50	55	25	Java
1	송태섭	북산고	168	80	75	70	80	75	Javascript
2	서태웅	북산고	187	40	60	70	75	80	NaN
3	강백호	북산고	188	15	20	10	35	10	NaN
4	변덕규	능남고	202	80	100	95	85	80	C
5	황태산	능남고	188	55	65	45	40	35	PYTHON
6	윤대협	능남고	190	100	85	90	95	95	C#

df = pd.read_csv('score.csv', skiprows=[1, 3, 5]) # 1,3,5 row는 제외 (0부터 시작)
df

	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#

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

	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

df = pd.read_csv('score.csv', skiprows=2, nrows=4) # 처음 2개 row 무시, 이후에 4 row 가져옴
df

	정대만	북산고	184	40	35	50	55	25	Java
0	송태섭	북산고	168	80	75	70	80	75	Javascript
1	서태웅	북산고	187	40	60	70	75	80	NaN
2	강백호	북산고	188	15	20	10	35	10	NaN
3	변덕규	능남고	202	80	100	95	85	80	C

텍스트(.txt) 파일 열기

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

	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#

df = pd.read_csv('score.txt', sep='\t', index_col='지원번호') # 인덱스 지정 방법 1
df

	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#

df = pd.read_csv('score.txt', sep='\t') # 인덱스 지정 방법 2
df.set_index('지원번호', inplace=True)
df

	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#

엑셀 파일 열기

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

	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#

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

	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#