Pandas로 txt 파일을 읽기 위한 빠른 시작 가이드

Pandas는 데이터를 읽고 조작하고 분석하는 데 사용할 수 있는 데이터 처리 라이브러리입니다. 이 기사에서는 Pandas를 사용하여 txt 파일을 읽는 방법을 소개합니다. 이 글은 Pandas를 배우고자 하는 초보자를 위한 것입니다.

1. Pandas 라이브러리 가져오기

먼저 Python에서 Pandas 라이브러리를 가져옵니다.

import pandas as pd

2. txt 파일 읽기

txt 파일을 읽기 전에 txt 파일의 몇 가지 공통 매개변수를 이해해야 합니다.

• 구분 기호: 구분 기호
• 헤더: 헤더가 있는지 여부 열 이름을 수동으로 지정할 수 있습니다.
• index_col: 특정 열을 기본적으로 설정되지 않은 인덱스 열로 설정합니다.
• skiprows: 이전 행 수 건너뛰기
• sep: 구분 기호 지정
• 예: 파일 이름은 "data.txt"입니다. 먼저 read_table() 함수를 사용하여 txt 파일을 읽어야 합니다. read_table()은 텍스트 데이터를 읽는 매우 유연한 방법을 제공합니다.

data = pd.read_table('data.txt', delimiter=',', header=0)

읽은 데이터 보기

기능을 사용하면 읽은 데이터의 처음 몇 행을 볼 수 있습니다. 기본적으로 데이터의 처음 5개 행이 표시됩니다.

print(data.head())

.head()

Data Cleaning

4. 데이터를 읽은 후 필요한 정리 및 변환을 수행해야 합니다. 여기에는 일반적으로 쓸모 없는 열 제거, 누락된 값 제거, 열 이름 변경, 데이터 유형 변환 등이 포함됩니다. 다음은 몇 가지 일반적인 데이터 정리 방법입니다.

쓸데없는 열 제거:

• data = data.drop(columns=['ID'])

누락된 값 제거:

• data.dropna(inplace=True)

열 이름 바꾸기:

• data = data.rename(columns={'OldName': 'NewName'})

데이터 유형 변환:

• data['ColumnName'] = data['ColumnName'].astype(str)
  data['ColumnName'] = data['ColumnName'].astype(int)

데이터 분석

5. 데이터 정리 후에는 다음을 수행할 수 있습니다. 데이터 분석을 시작합니다. Pandas는 데이터를 처리하는 다양한 방법을 제공합니다.

예를 들어 열의 합계를 계산하려면:

total = data['ColumnName'].sum()
print(total)

Pandas에서는 groupby() 함수를 사용하여 데이터를 그룹화할 수 있습니다. 예를 들어 데이터를 이름별로 그룹화하고 그룹화 후 평균을 계산한다고 가정해 보겠습니다.

grouped_data = data.groupby(['Name']).mean()
print(grouped_data.head())

Data Visualization

6. 마지막으로 데이터 시각화를 통해 데이터의 추세와 패턴을 더 명확하게 이해할 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.bar(data['ColumnName'], data['Count'])
plt.xlabel('ColumnName')
plt.ylabel('Count')
plt.title('ColumnName vs Count')
plt.show()

요약하자면 Pandas는 데이터를 읽고, 정리하고, 분석하는 편리하고 빠른 방법을 제공합니다. 이 기사를 통해 독자는 Pandas를 사용하여 txt 파일을 읽는 방법과 데이터 정리, 분석 및 시각화를 수행하는 방법을 배울 수 있습니다.

위 내용은 Pandas로 txt 파일을 읽기 위한 빠른 시작 가이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!