파이썬 CSV 파일

데이터 분석을 할 때 가장 많이 쓰는 파일의 형태 중 .csv가 있다.

.csv는 구분자(일반적으로 쉼표)로 데이터 내용을 나누어 놓은 엑셀과 같은 모습의 파일이다.

사용해야 하는 데이터가 프로그램 내에서 만들어진 것이 아니라 외부 파일로 존재할 수도 있고, 

프로그래밍을 완성한 데이터를 다시 하나의 파일로 저장할 수 있어야 한다.

CSV

# 패키지 불러오기

import os import sys import pandas as pd

# 파일 불러오기

testCSV_path = "C:\\Users\\acorn\\Desktop\\sampledata\\01_olive.csv" # 경로 지정 olive_oil = pd.read_csv(testCSV_path) olive_oil.head(5)

pd.read_csv() : csv파일 불러오기

.head() : 처음 n줄 미리보기 =>파일을 제대로 불러왔는지 확인할 때 주로 사용

# 칼럼명 재정의해서 부르기

olive_oil = pd.read_csv(testCSV_path, names=['a','b','c','d']) olive_oil.head(3)

names에 칼럼명을 쓸 때는 데이터의 칼럼 개수와 숫자를 맞춰서 써야 한다. 만약, 다르게 쓰면 제일 끝 부터 채운다.

# 특정 칼럼명 변경

olive_oil.rename(columns={olive_oil.columns[0]:"id_area"}, inplace=True) # 컬럼명 변경 olive_oil.head(3)

# 구분자가 다른(@) csv파일 불러오기

atPath = "C:\\Users\\acorn\\Desktop\\sampledata\\03_surveys_withAT.csv" sur_at = pd.read_csv(atPath, sep = '@') sur_at.head(3)

# 큰 사이즈의 파일 불러오기

bigPath = "C:\\Users\\acorn\\Desktop\\sampledata\\04_bigCSV_File.csv" chunker = pd.read_csv(bigPath, chunksize=1000) # 1000줄씩 끊어서 읽기 bigCSV = pd.concat([x for x in chunker], ignore_index=True) print bigCSV.shape bigCSV.head(3)

# csv파일로 내보내기

olive_oil.to_csv("C:\\Users\\acorn\\Desktop\\olive_oil_practice.csv") # csv 파일 내보내기