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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/>'''
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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.
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')
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 =