집 > 기사 > 백엔드 개발 > 팬더를 사용하여 csv 파일 읽기

팬더를 사용하여 csv 파일 읽기

不言원래의: 2018-04-21 14:46:346697검색

다음은 pandas를 사용하여 열을 지정하여 csv 파일을 읽는 방법에 대한 기사입니다. 좋은 참조 값이 있으며 모든 사람에게 도움이 되기를 바랍니다. 와서 살펴보자

튜토리얼에 따르면 csv 파일의 처음 몇 행의 데이터를 읽는 것을 구현했는데 처음 몇 열의 데이터를 구현하는 것이 가능한지 즉시 생각했습니다. 여러번 시도한 끝에 드디어 방법을 찾았습니다.

처음 몇 열을 읽고 싶은 이유는 내가 가지고 있는 csv 파일의 다음 몇 열에 사용할 수 있는 데이터가 없지만 항상 존재하기 때문입니다. 원본 데이터는 다음과 같습니다.

GreydeMac-mini:chapter06 greyzhang$ cat data.csv

1,name_01,coment_01,,,,
2,name_02,coment_02,,,,
3,name_03,coment_03,,,,
4,name_04,coment_04,,,,
5,name_05,coment_05,,,,
6,name_06,coment_06,,,,
7,name_07,coment_07,,,,
8,name_08,coment_08,,,,
9,name_09,coment_09,,,,
10,name_10,coment_10,,,,
11,name_11,coment_11,,,,
12,name_12,coment_12,,,,
13,name_13,coment_13,,,,
14,name_14,coment_14,,,,
15,name_15,coment_15,,,,
16,name_16,coment_16,,,,
17,name_17,coment_17,,,,
18,name_18,coment_18,,,,
19,name_19,coment_19,,,,
20,name_20,coment_20,,,,
21,name_21,coment_21,,,,

pandas를 사용하여 모든 데이터를 읽으면 인쇄할 때 다음과 같은 결과가 나타납니다.

In [41]: data = pd.read_csv('data.csv')

In [42]: data
Out[42]: 
  1 name_01 coment_01 Unnamed: 3 Unnamed: 4 Unnamed: 5 Unnamed: 6
0 2 name_02 coment_02   NaN   NaN   NaN   NaN
1 3 name_03 coment_03   NaN   NaN   NaN   NaN
2 4 name_04 coment_04   NaN   NaN   NaN   NaN
3 5 name_05 coment_05   NaN   NaN   NaN   NaN
4 6 name_06 coment_06   NaN   NaN   NaN   NaN
5 7 name_07 coment_07   NaN   NaN   NaN   NaN
6 8 name_08 coment_08   NaN   NaN   NaN   NaN
7 9 name_09 coment_09   NaN   NaN   NaN   NaN
8 10 name_10 coment_10   NaN   NaN   NaN   NaN
9 11 name_11 coment_11   NaN   NaN   NaN   NaN
10 12 name_12 coment_12   NaN   NaN   NaN   NaN
11 13 name_13 coment_13   NaN   NaN   NaN   NaN
12 14 name_14 coment_14   NaN   NaN   NaN   NaN
13 15 name_15 coment_15   NaN   NaN   NaN   NaN
14 16 name_16 coment_16   NaN   NaN   NaN   NaN
15 17 name_17 coment_17   NaN   NaN   NaN   NaN
16 18 name_18 coment_18   NaN   NaN   NaN   NaN
17 19 name_19 coment_19   NaN   NaN   NaN   NaN
18 20 name_20 coment_20   NaN   NaN   NaN   NaN
19 21 name_21 coment_21   NaN   NaN   NaN   NaN

이것은 학습 과정에서 나에게 어떤 장애물도 가져오지 않을 것이라고 말했지만 명령줄 터미널에서는 저는 인터페이스를 오랫동안 유지하다 보니 늘 약간 산뜻한 스타일을 좋아해요. read_csv 매개변수 usecols를 사용하면 이러한 혼란을 어느 정도 줄일 수 있습니다.

In [45]: data = pd.read_csv('data.csv',usecols=[0,1,2,3])

In [46]: data
Out[46]: 
  1 name_01 coment_01 Unnamed: 3
0 2 name_02 coment_02   NaN
1 3 name_03 coment_03   NaN
2 4 name_04 coment_04   NaN
3 5 name_05 coment_05   NaN
4 6 name_06 coment_06   NaN
5 7 name_07 coment_07   NaN
6 8 name_08 coment_08   NaN
7 9 name_09 coment_09   NaN
8 10 name_10 coment_10   NaN
9 11 name_11 coment_11   NaN
10 12 name_12 coment_12   NaN
11 13 name_13 coment_13   NaN
12 14 name_14 coment_14   NaN
13 15 name_15 coment_15   NaN
14 16 name_16 coment_16   NaN
15 17 name_17 coment_17   NaN
16 18 name_18 coment_18   NaN
17 19 name_19 coment_19   NaN
18 20 name_20 coment_20   NaN
19 21 name_21 coment_21   NaN

"데이터의 경계"”, 읽을 때 유효하지 않은 데이터의 첫 번째 열이 표시됩니다. 일반적인 사용에서는 위 결과에서 마지막 열의 정보를 제거하고 싶을 수도 있습니다. 그런 다음 매개변수에서 마지막 열의 열 번호만 제거하면 됩니다.

In [47]: data = pd.read_csv('data.csv',usecols=[0,1,2])

In [48]: data
Out[48]: 
  1 name_01 coment_01
0 2 name_02 coment_02
1 3 name_03 coment_03
2 4 name_04 coment_04
3 5 name_05 coment_05
4 6 name_06 coment_06
5 7 name_07 coment_07
6 8 name_08 coment_08
7 9 name_09 coment_09
8 10 name_10 coment_10
9 11 name_11 coment_11
10 12 name_12 coment_12
11 13 name_13 coment_13
12 14 name_14 coment_14
13 15 name_15 coment_15
14 16 name_16 coment_16
15 17 name_17 coment_17
16 18 name_18 coment_18
17 19 name_19 coment_19
18 20 name_20 coment_20
19 21 name_21 coment_21

팬더를 사용하여 csv 파일 읽기

관련 기사