[Pandas]데이터 저장하기

2022. 11. 3. 15:37·Pandas
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import pandas as pd
 
###데이터 저장하기###
#CSV 파일로 저장#
#to_csv() 메소드 사용#
 
route = 'C:/Users/ZenBook/Desktop/code/sample/part2'
data = {'이름':['한건희', '안재민', '심지민', '이영제'], '나이':[11, 13, 25, 98], '직업':['학생', '교사', '교수', '가수']}
df = pd.DataFrame(data)
df.set_index('이름', inplace= True)
print(df)
 
#df.to_csv('C:/Users/ZenBook/Desktop/code/sample/part2/csvName') ##csvName 이라는 이름의 CSV파일로 저장된다.
''' 쉼표, 줄바꿈으로 구분되어서 저장됨
이름,나이,직업
한건희,11,학생
안재민,13,교사
심지민,25,교수
이영제,98,가수
'''
 
 
#JSON 파일로 저장#
#to_csv() 메소드 사용#
data = {'name':['aaa', 'bbb', 'ccc', 'ddd'], 'age':[11, 13, 25, 98], 'home':['k', 'a', 'b', 'c']}
df = pd.DataFrame(data)
df.to_json('C:/Users/ZenBook/Desktop/code/sample/part2/jsonName') ##jsonName 이라는 이름의 json파일로 저장된다.
'''
{"name":{"0":"aaa","1":"bbb","2":"ccc","3":"ddd"},
"age":{"0":11,"1":13,"2":25,"3":98},
"home":{"0":"k","1":"a","2":"b","3":"c"}}
'''
 
 
#Excel 파일로 저장#
#to_excel() 메소드 사용#
df.set_index('name', inplace=True)
df.to_excel('C:/Users/ZenBook/Desktop/code/sample/part2/excelName.xlsx') ##excelName 이라는 이름의 Excel파일로 저장된다.
#excelName 뒤에 확장자 .xlsx or .xls 을 반드시 붙여야 엑셀 파일로 저장이 가능하다.
 
 
 
#여러개의 데이터프레임 Excel 파일로 저장#
#pd.ExcelWriter() 메소드 사용#
data1 = {'name':['aaa', 'bbb'], 'age':[123, 456], 'hobby':['soccer', 'boxing']}
data2 = {'height':['100', '350'], 'grade':[3, 6], 'skill':['c++', 'pandas']}
 
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)
df1.set_index('name', inplace=True)
df2.set_index('height', inplace=True)
 
writer = pd.ExcelWriter('C:/Users/ZenBook/Desktop/code/sample/part2/excelWriter.xlsx')
##ExcelWriter() 메소드를 사용해서 지정한 위치에 엑셀 파일을 만든다. (워크북 객체 생성)
df1.to_excel(writer, sheet_name='data1') ##writer 워크북에 sheet_name이 data1인 데이터프레임을 저장한다.
df2.to_excel(writer, sheet_name='data2') ##writer 워크북에 sheet_name이 data2인 데이터프레임을 저장한다.
writer.save() #워크북 저장, 결과는 sheet가 두 개인 엑셀 파일이 저장된다.
 
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