Pandas를 사용하면 대용량 Excel 데이터를 쉽게 읽고 처리할 수 있습니다.

제목: Pandas를 사용하여 Excel 파일을 읽고 대용량 데이터를 쉽게 처리하세요

소개: Pandas는 대용량 데이터를 쉽게 읽고 처리할 수 있는 강력한 Python 데이터 처리 도구입니다. 이 기사에서는 Pandas 라이브러리를 사용하여 Excel 파일을 읽는 방법을 소개하고 특정 코드 예제를 제공합니다.

1. Pandas 라이브러리 설치

시작하기 전에 먼저 Pandas 라이브러리를 설치해야 합니다. 다음 명령을 사용하여 Pandas를 설치할 수 있습니다.

pip install pandas

2. Pandas 라이브러리 및 Excel 파일 가져오기

Pandas 사용을 시작하기 전에 Pandas 라이브러리를 가져와야 합니다. 다음 명령을 사용하여 가져올 수 있습니다.

import pandas as pd

다음으로 Pandas의 read_excel 기능을 사용하여 Excel 파일을 읽을 수 있습니다. 다음은 구체적인 코드 예시입니다. read_excel函数来读取Excel文件。以下是具体的代码示例：

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

其中，data.xlsx是我们要读取的Excel文件名。

三、数据处理示例

在成功读取Excel文件后，我们就可以使用Pandas提供的各种功能来处理数据了。以下是一些常用的数据处理示例：

1. 查看数据：可以使用head方法来查看前几行的数据，默认显示前5行。

df.head()

2. 数据筛选：可以使用条件表达式来筛选数据。以下示例筛选出“年龄”大于等于18岁的数据。

adults = df[df['年龄'] >= 18]

3. 计算统计指标：可以使用describe方法来计算数据的统计指标，如均值、标准差、最小值、最大值等。

statistics = df.describe()

4. 排序数据：可以使用sort_values方法来对数据进行排序。以下示例按照“年龄”从小到大排序。

sorted_df = df.sort_values(by='年龄')

5. 数据分组：可以使用groupby方法来对数据进行分组，并进行聚合计算。以下示例按照“性别”分组，并计算每组的平均年龄。

grouped_data = df.groupby('性别')['年龄'].mean()

6. 数据可视化：Pandas可以结合Matplotlib或其他绘图库进行数据可视化。以下示例使用Matplotlib绘制柱状图。

import matplotlib.pyplot as plt

df['年龄'].plot(kind='hist')
plt.show()

四、保存处理后的数据

在进行数据处理后，我们可以使用Pandas提供的方法将处理后的数据保存到Excel文件中。以下是具体的代码示例，将数据保存到output.xlsx文件中：

df.to_excel('output.xlsx', index=False)

其中，index=Falserrreee

그 중 data.xlsx는 우리가 읽고자 하는 엑셀 파일의 이름입니다.

3. 데이터 처리 예시

Excel 파일을 성공적으로 읽은 후 Pandas에서 제공하는 다양한 기능을 사용하여 데이터를 처리할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 일반적인 데이터 처리 예입니다. 🎜

1. 데이터 보기: head 메소드를 사용하여 데이터의 처음 몇 행을 볼 수 있습니다. 기본적으로 처음 5개 행이 표시됩니다.

rrreee

2. 데이터 필터링: 조건식을 사용하여 데이터를 필터링할 수 있습니다. 다음 예에서는 "age"가 18세 이상인 데이터를 필터링합니다.

rrreee

3. 통계 지표 계산: describe 메소드를 사용하여 평균, 표준 등 데이터의 통계 지표를 계산할 수 있습니다. 편차, 최소값, 최대값 등

rrreee

4. 데이터 정렬: sort_values 메서드를 사용하여 데이터를 정렬할 수 있습니다. 다음 예는 "연령"을 기준으로 가장 작은 것부터 가장 큰 것까지 정렬됩니다.

rrreee

5. 데이터 그룹화: groupby 메서드를 사용하여 데이터를 그룹화하고 집계 계산을 수행할 수 있습니다. 다음 예에서는 성별을 기준으로 그룹화하고 각 그룹의 평균 연령을 계산합니다.

rrreee

6. 데이터 시각화: Pandas는 데이터 시각화를 위해 Matplotlib 또는 기타 그리기 라이브러리와 결합될 수 있습니다. 다음 예제에서는 Matplotlib를 사용하여 히스토그램을 그립니다.

rrreee🎜4. 처리된 데이터 저장🎜🎜데이터 처리 후에는 Pandas에서 제공하는 방법을 사용하여 처리된 데이터를 Excel 파일로 저장할 수 있습니다. 다음은 output.xlsx 파일에 데이터를 저장하는 구체적인 코드 예시입니다. 🎜rrreee🎜 그 중 index=False는 인덱스 컬럼을 저장하지 않는다는 뜻입니다. 🎜🎜결론: 🎜🎜이 글에서는 Pandas 라이브러리를 사용하여 Excel 파일을 읽고 데이터 처리를 수행하는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다. Pandas의 강력한 기능을 사용하면 대량의 데이터를 쉽게 처리하고 데이터 분석 및 처리의 효율성을 높일 수 있습니다. 이 기사가 Pandas를 배우고 사용하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 🎜

위 내용은 Pandas를 사용하면 대용량 Excel 데이터를 쉽게 읽고 처리할 수 있습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!