팬더와 함께 읽는 방법

이 튜토리얼의 운영 체제: Windows 10 시스템, Dell G3 컴퓨터.

Pandas는 다양한 데이터 형식을 읽고 처리하는 데 사용할 수 있는 인기 있는 Python 데이터 처리 라이브러리입니다. 다음은 Pandas를 사용하여 파일을 읽는 일반적인 단계입니다.

1. Pandas 라이브러리 가져오기:

import pandas as pd

2 CSV 파일을 읽으려면 pd.read_csv() 함수를 사용하세요.

data = pd.read_csv('file.csv')

file.csv는 읽을 CSV 파일의 경로입니다.

3. Excel 파일을 읽으려면 pd.read_excel() 함수를 사용할 수 있습니다.

data = pd.read_excel('file.xlsx')

여기서 file.xlsx는 읽을 Excel 파일의 경로입니다.

4 SQL 데이터베이스의 데이터를 읽으려면 pd.read_sql() 함수를 사용할 수 있습니다.

import sqlite3
conn = sqlite3.connect('database.db')
data = pd.read_sql('SELECT * FROM table_name', conn)

여기서, Database.db는 데이터베이스 파일 경로이고 table_name은 테이블의 이름입니다. 읽다.

5. JSON 파일을 읽으려면 pd.read_json() 함수를 사용할 수 있습니다.

data = pd.read_json('file.json')

여기서 file.json은 읽을 JSON 파일의 경로입니다.

6 텍스트 파일을 읽으려면 pd.read_table() 함수를 사용할 수 있습니다.

data = pd.read_table('file.txt', delimiter=',')

그 중 file.txt는 읽을 텍스트 파일의 경로이고 구분 기호는 여기서는 쉼표 구분을 예로 사용합니다.

위는 Pandas를 사용하여 다양한 유형의 파일을 읽는 일반적인 단계입니다. 실제 상황에 따라 적절한 기능을 선택하고 필요에 따라 해당 매개변수를 설정하십시오.

위 내용은 팬더와 함께 읽는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!