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| 아래 두 방법으로 df'''<nowiki/>'''를'''<nowiki/>''' 엑셀에 저장한다. | | 아래 두 방법으로 df'''<nowiki/>'''를'''<nowiki/>''' 엑셀에 저장한다. |
| '''<nowiki/>''' | | '''<nowiki/>''' |
− | 객'''<nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/>'''체.to_excel('''<nowiki/>'<nowiki/>'''c:\\경로.xlsx'''<nowiki/>'''')'''<nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/>''' | + | 객'''<nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/>'''체.to_excel('''<nowiki/>''''c:\\경로.xlsx'''<nowiki/>'''')'''<nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/>''' |
| | | |
− | 객체.to_csv('''<nowiki/>'<nowiki/>'''c:\\경로.csv'''<nowiki/>'''') | + | 객체.to_csv('''<nowiki/>''''c:\\경로.csv'''<nowiki/>'''') |
| |<syntaxhighlight lang="python"> | | |<syntaxhighlight lang="python"> |
| import os # 저장경로를 지정하기 위함. | | import os # 저장경로를 지정하기 위함. |
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| 아래 두 방법으로 불러온다. | | 아래 두 방법으로 불러온다. |
| | | |
− | 객체 = p'''<nowiki/>'''a'''<nowiki/>'''ndas.read_e'''<nowiki/>'''xc'''<nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/>'''el('''<nowiki/>'<nowiki/>'''c:\\경로.xlsx'''<nowiki/>'''')'''<nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/>''' | + | 객체 = p'''<nowiki/>'''a'''<nowiki/>'''ndas.read_e'''<nowiki/>'''xc'''<nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/>'''el('''<nowiki/>''''c:\\경로.xlsx'''<nowiki/>'''')'''<nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/><nowiki/>''' |
| | | |
− | 객체 = pandas.read_csv('''<nowiki/>''''c:\\경로.csv') | + | 객체 = pandas.read_csv('''<nowiki/>''''c:\\경로.csv') |
− | '''<nowiki/><nowiki/>'''
| + | |
| + | 보통 첫번째 시트만 df로 만든다. |
| |저장했던 엑셀파일을 불러오면 저장한 df 그대로 사용되는 게 아니라, 엑셀의 제한된 기능에 따라 변형되기 때문에 칼럼을 다시 만져주어야 제대로 사용할 수 있다. 기본적으로 맨 윗줄을 칼럼 처리한다.(상관없으면 그냥 쓰고;) | | |저장했던 엑셀파일을 불러오면 저장한 df 그대로 사용되는 게 아니라, 엑셀의 제한된 기능에 따라 변형되기 때문에 칼럼을 다시 만져주어야 제대로 사용할 수 있다. 기본적으로 맨 윗줄을 칼럼 처리한다.(상관없으면 그냥 쓰고;) |
| 때문에 df['열이름'] = pd.to_numeric(df['열이름']) 형태로 데이터형을 다시 통일, 설정해주어야 한다. | | 때문에 df['열이름'] = pd.to_numeric(df['열이름']) 형태로 데이터형을 다시 통일, 설정해주어야 한다. |
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| | | | | |
| | | | | |
| + | |} |
| + | |
| + | = Json = |
| + | 범용적으로 쓰이는 데이터 전달 포멧. 장고 등 서비스에서 스프레드시트를 파일로 저장하는 것도 좋지만, json화 하여 저장하는 것도 방법이 될 수 있다. |
| + | {| class="wikitable" |
| + | !과정 |
| + | !설명 |
| + | !방법 |
| + | |- |
| + | |Json으로 변환 |
| + | |데이터프레임을 json으로. |
| + | |<syntaxhighlight lang="python"> |
| + | import pandas as pd |
| + | |
| + | df = pd.read_excel(uploadedFile) # 어떤 방식으로든 df를 만들고.. |
| + | json_text = df.to_json() |
| + | </syntaxhighlight> |
| + | |- |
| + | |Json을 dataframe으로 |
| + | |단순히 읽으면 된다. |
| + | |<syntaxhighlight lang="python"> |
| + | import pandas as pd |
| + | |
| + | df = pd.read_json('test.json') |
| + | </syntaxhighlight> |
| |} | | |} |
| = mysql = | | = mysql = |