pandas
PANDAS IO 도구 (데이터 세트 읽기 및 저장)
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비고
판다 공식 문서에는 파일을 읽고 쓸 수있는 관련 기능 목록과 함께 몇 가지 예와 공통 매개 변수가 포함 된 IO Tools 페이지가 포함되어 있습니다.
DataFrame으로 csv 파일 읽기
다음과 같이 data_file.csv 파일을 읽는 예제입니다.
파일:
index,header1,header2,header3
1,str_data,12,1.4
3,str_data,22,42.33
4,str_data,2,3.44
2,str_data,43,43.34
7, str_data, 25, 23.32
암호:
pd.read_csv('data_file.csv')
산출:
index header1 header2 header3
0 1 str_data 12 1.40
1 3 str_data 22 42.33
2 4 str_data 2 3.44
3 2 str_data 43 43.34
4 7 str_data 25 23.32
유용한 인수 :
sep의 기본 필드 구분 기호는 쉼표,.pd.read_csv('data_file.csv', sep=';')같이 다른 구분 기호가 필요한 경우이 옵션을 사용하십시오pd.read_csv('data_file.csv', sep=';')index_colindex_col = n(n은 정수)를 사용하면 pandas에게 열n을 사용하여 DataFrame을 인덱싱하도록 지시합니다. 위의 예에서 :pd.read_csv('data_file.csv', index_col=0)산출:
header1 header2 header3 index 1 str_data 12 1.40 3 str_data 22 42.33 4 str_data 2 3.44 2 str_data 43 43.34 7 str_data 25 23.32
skip_blank_lines기본적으로 빈 줄은 건너 뜁니다. 빈 줄을 포함skip_blank_lines=False를 사용하십시오 (NaN값으로 채워질 것입니다)pd.read_csv('data_file.csv', index_col=0,skip_blank_lines=False)산출:
header1 header2 header3 index 1 str_data 12 1.40 3 str_data 22 42.33 4 str_data 2 3.44 2 str_data 43 43.34 NaN NaN NaN NaN 7 str_data 25 23.32parse_dates이 옵션을 사용하여 날짜 데이터를 구문 분석하십시오.파일:
date_begin;date_end;header3;header4;header5 1/1/2017;1/10/2017;str_data;1001;123,45 2/1/2017;2/10/2017;str_data;1001;67,89 3/1/2017;3/10/2017;str_data;1001;0열
0과1을 날짜로 구문 분석하는 코드 :pd.read_csv('f.csv', sep=';', parse_dates=[0,1])산출:
date_begin date_end header3 header4 header5 0 2017-01-01 2017-01-10 str_data 1001 123,45 1 2017-02-01 2017-02-10 str_data 1001 67,89 2 2017-03-01 2017-03-10 str_data 1001 0기본적으로 날짜 형식이 유추됩니다. 예를 들어 사용할 수있는 날짜 형식을 지정하려는 경우
dateparse = lambda x: pd.datetime.strptime(x, '%d/%m/%Y') pd.read_csv('f.csv', sep=';',parse_dates=[0,1],date_parser=dateparse)산출:
date_begin date_end header3 header4 header5 0 2017-01-01 2017-10-01 str_data 1001 123,45 1 2017-01-02 2017-10-02 str_data 1001 67,89 2 2017-01-03 2017-10-03 str_data 1001 0
함수의 매개 변수에 대한 자세한 내용은 공식 문서 에서 확인할 수 있습니다.
csv 파일에 기본 저장
raw_data = {'first_name': ['John', 'Jane', 'Jim'],
'last_name': ['Doe', 'Smith', 'Jones'],
'department': ['Accounting', 'Sales', 'Engineering'],}
df = pd.DataFrame(raw_data,columns=raw_data.keys())
df.to_csv('data_file.csv')
CSV에서 읽는 날짜를 파싱하기
csv에서 읽을 때 팬더가 자동으로 구문 분석 할 수 있도록 날짜가 포함 된 열을 지정할 수 있습니다.
pandas.read_csv('data_file.csv', parse_dates=['date_column'])
스프레드 시트에서 DataFrames를 알 수 있습니다.
with pd.ExcelFile('path_to_file.xls) as xl:
d = {sheet_name: xl.parse(sheet_name) for sheet_name in xl.sheet_names}
특정 시트 읽기
pd.read_excel('path_to_file.xls', sheetname='Sheet1')
read_excel 대한 많은 구문 분석 옵션이 있습니다 ( read_csv 의 옵션과 read_csv .
pd.read_excel('path_to_file.xls',
sheetname='Sheet1', header=[0, 1, 2],
skiprows=3, index_col=0) # etc.
read_csv 테스트
import pandas as pd
import io
temp=u"""index; header1; header2; header3
1; str_data; 12; 1.4
3; str_data; 22; 42.33
4; str_data; 2; 3.44
2; str_data; 43; 43.34
7; str_data; 25; 23.32"""
#after testing replace io.StringIO(temp) to filename
df = pd.read_csv(io.StringIO(temp),
sep = ';',
index_col = 0,
skip_blank_lines = True)
print (df)
header1 header2 header3
index
1 str_data 12 1.40
3 str_data 22 42.33
4 str_data 2 3.44
2 str_data 43 43.34
7 str_data 25 23.32
목록 이해력
모든 파일은 폴더 files . 먼저 DataFrames 목록을 만든 다음 concat 합니다.
import pandas as pd
import glob
#a.csv
#a,b
#1,2
#5,8
#b.csv
#a,b
#9,6
#6,4
#c.csv
#a,b
#4,3
#7,0
files = glob.glob('files/*.csv')
dfs = [pd.read_csv(fp) for fp in files]
#duplicated index inherited from each Dataframe
df = pd.concat(dfs)
print (df)
a b
0 1 2
1 5 8
0 9 6
1 6 4
0 4 3
1 7 0
#'reseting' index
df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
print (df)
a b
0 1 2
1 5 8
2 9 6
3 6 4
4 4 3
5 7 0
#concat by columns
df1 = pd.concat(dfs, axis=1)
print (df1)
a b a b a b
0 1 2 9 6 4 3
1 5 8 6 4 7 0
#reset column names
df1 = pd.concat(dfs, axis=1, ignore_index=True)
print (df1)
0 1 2 3 4 5
0 1 2 9 6 4 3
1 5 8 6 4 7 0
청크 읽기
import pandas as pd
chunksize = [n]
for chunk in pd.read_csv(filename, chunksize=chunksize):
process(chunk)
delete(chunk)
CSV 파일에 저장
기본 매개 변수로 저장 :
df.to_csv(file_name)
특정 열 작성 :
df.to_csv(file_name, columns =['col'])
Difault 구분 기호는 ','- 변경 :
df.to_csv(file_name,sep="|")
헤더없이 작성 :
df.to_csv(file_name, header=False)
주어진 헤더로 작성 :
df.to_csv(file_name, header = ['A','B','C',...]
특정 인코딩 (예 : 'utf-8')을 사용하려면 인코딩 인수를 사용하십시오.
df.to_csv (file_name, encoding = 'utf-8')
read_csv로 날짜 열 구문 분석
날짜는 항상 다른 형식을 가지며 특정 parse_dates 함수를 사용하여 파싱 할 수 있습니다.
이 input.csv :
2016 06 10 20:30:00 foo 2016 07 11 19:45:30 bar 2013 10 12 4:30:00 foo
다음과 같이 파싱 할 수 있습니다.
mydateparser = lambda x: pd.datetime.strptime(x, "%Y %m %d %H:%M:%S")
df = pd.read_csv("file.csv", sep='\t', names=['date_column', 'other_column'], parse_dates=['date_column'], date_parser=mydateparser)
parse_dates 인수는 구문 분석 할 열입니다.
date_parser 는 파서 함수입니다.
동일한 구조의 여러 CSV 파일을 하나의 DF로 읽고 병합합니다.
import os
import glob
import pandas as pd
def get_merged_csv(flist, **kwargs):
return pd.concat([pd.read_csv(f, **kwargs) for f in flist], ignore_index=True)
path = 'C:/Users/csvfiles'
fmask = os.path.join(path, '*mask*.csv')
df = get_merged_csv(glob.glob(fmask), index_col=None, usecols=['col1', 'col3'])
print(df.head())
CSV 파일을 가로로 병합 (열 추가)하려면 pd.concat() 함수를 호출 할 때 axis=1 사용하십시오.
def merged_csv_horizontally(flist, **kwargs):
return pd.concat([pd.read_csv(f, **kwargs) for f in flist], axis=1)
헤더 행이 없을 때 cvs 파일을 팬더 데이터 프레임으로 읽습니다.
파일에 헤더 행이 없으면,
파일:
1;str_data;12;1.4
3;str_data;22;42.33
4;str_data;2;3.44
2;str_data;43;43.34
7; str_data; 25; 23.32
키워드 names 을 사용하여 열 이름을 제공 할 수 있습니다.
df = pandas.read_csv('data_file.csv', sep=';', index_col=0,
skip_blank_lines=True, names=['a', 'b', 'c'])
df
Out:
a b c
1 str_data 12 1.40
3 str_data 22 42.33
4 str_data 2 3.44
2 str_data 43 43.34
7 str_data 25 23.32
HDFStore 사용
import string
import numpy as np
import pandas as pd
다양한 dtyp을 가진 샘플 DF를 생성한다.
df = pd.DataFrame({
'int32': np.random.randint(0, 10**6, 10),
'int64': np.random.randint(10**7, 10**9, 10).astype(np.int64)*10,
'float': np.random.rand(10),
'string': np.random.choice([c*10 for c in string.ascii_uppercase], 10),
})
In [71]: df
Out[71]:
float int32 int64 string
0 0.649978 848354 5269162190 DDDDDDDDDD
1 0.346963 490266 6897476700 OOOOOOOOOO
2 0.035069 756373 6711566750 ZZZZZZZZZZ
3 0.066692 957474 9085243570 FFFFFFFFFF
4 0.679182 665894 3750794810 MMMMMMMMMM
5 0.861914 630527 6567684430 TTTTTTTTTT
6 0.697691 825704 8005182860 FFFFFFFFFF
7 0.474501 942131 4099797720 QQQQQQQQQQ
8 0.645817 951055 8065980030 VVVVVVVVVV
9 0.083500 349709 7417288920 EEEEEEEEEE
더 큰 DF (10 * 100.000 = 1.000.000 행)
df = pd.concat([df] * 10**5, ignore_index=True)
HDFStore 파일 생성 (또는 기존 파일 열기)
store = pd.HDFStore('d:/temp/example.h5')
데이터 프레임을 h5 (HDFStore) 파일에 저장하고 [int32, int64, string] 열을 인덱싱합니다.
store.append('store_key', df, data_columns=['int32','int64','string'])
HDFStore 세부 정보 표시
In [78]: store.get_storer('store_key').table
Out[78]:
/store_key/table (Table(10,)) ''
description := {
"index": Int64Col(shape=(), dflt=0, pos=0),
"values_block_0": Float64Col(shape=(1,), dflt=0.0, pos=1),
"int32": Int32Col(shape=(), dflt=0, pos=2),
"int64": Int64Col(shape=(), dflt=0, pos=3),
"string": StringCol(itemsize=10, shape=(), dflt=b'', pos=4)}
byteorder := 'little'
chunkshape := (1724,)
autoindex := True
colindexes := {
"index": Index(6, medium, shuffle, zlib(1)).is_csi=False,
"int32": Index(6, medium, shuffle, zlib(1)).is_csi=False,
"string": Index(6, medium, shuffle, zlib(1)).is_csi=False,
"int64": Index(6, medium, shuffle, zlib(1)).is_csi=False}
색인 된 열 표시
In [80]: store.get_storer('store_key').table.colindexes
Out[80]:
{
"int32": Index(6, medium, shuffle, zlib(1)).is_csi=False,
"index": Index(6, medium, shuffle, zlib(1)).is_csi=False,
"string": Index(6, medium, shuffle, zlib(1)).is_csi=False,
"int64": Index(6, medium, shuffle, zlib(1)).is_csi=False}
스토어 파일 닫기 (디스크에 플러시)
store.close()
Nginx 액세스 로그 읽기 (여러 개의 quotechars)
여러 quotechars의 경우 sep 대신 regex를 사용하십시오.
df = pd.read_csv(log_file,
sep=r'\s(?=(?:[^"]*"[^"]*")*[^"]*$)(?![^\[]*\])',
engine='python',
usecols=[0, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
names=['ip', 'time', 'request', 'status', 'size', 'referer', 'user_agent'],
na_values='-',
header=None
)
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