Excel CSV JSON

판다스를 이용하면 엑셀 , CSV, Json 파일을 읽기, 저장을 쉽게 할수 있다.
예제를 통해 알아보자.

엑셀 파일

하나의 시트로 저장

import pandas as pd

data1 = [[10, 15, 100, 1], [100, 80, 10, 2], [80, 90, 95, 1], [50, 70, 88, 2]]       
df = pd.DataFrame(data1, index=['철수', '영희', '길동', '순희'], columns=['국어', '영어', '수학', '반'])

df.to_excel('d:/del/sample.xlsx')

결과)


여러개의 시트로 저장

import pandas as pd

data1 = [[10, 15, 100], [100, 80, 10], [80, 90, 95]]     
df = pd.DataFrame(data1, index=['철수', '영희', '길동'], columns=['국어', '영어', '수학'])

data2 = [[0, 0, 100], [90, 70, 10], [80, 90, 95]]     
df1 = pd.DataFrame(data2, index=['영수', '가희', '하늘'], columns=['국어', '영어', '수학'])

writer = pd.ExcelWriter('d:/del/sample2.xlsx')
df.to_excel(writer, sheet_name='1반')
df1.to_excel(writer, sheet_name='2반')
writer.save()

파일 읽기

import pandas as pd

df = pd.read_excel('d:/del/sample.xlsx')
print(df)

CSV 파일

한글이 깨지지 않도록 저장

import pandas as pd

data1 = [[10, 15, 100, 1], [100, 80, 10, 2], [80, 90, 95, 1], [50, 70, 88, 2]]      
df = pd.DataFrame(data1, index=['철수', '영희', '길동', '순희'], columns=['국어', '영어', '수학', '반'])

df.to_csv('d:/del/sample.csv', encoding='euc-kr')

encoding 옵션을 주지 않거나 utf로 저장하면 한글이 깨진다.
'euc-kr'이나 'cp949'로 저장해야 한글이 깨지지 않는다.

df.to_csv('d:/del/sample.csv', encoding='euc-kr')
df.to_csv('d:/del/sample_cp.csv', encoding='cp949')

csv 파일 로딩

import pandas as pd

df = pd.read_csv('d:/del/sample.csv', encoding= 'euc-kr')
print(df)

encoding= 'euc-kr' 옵션으로 저장한건 로딩 할때도 encoding= 'euc-kr' 옵션을 줘야 제대로 로딩이 된다.
encoding= 'euc-kr' 옵션을 넣지 않으면 코드 에러를 발생 하면서 실행 되지 않는다.

지정된 인덱스와 칼럼없이 저장

import pandas as pd

data1 = [[10, 15, 100, 1], [100, 80, 10, 2], [80, 90, 95, 1], [50, 70, 88, 2]]      
df = pd.DataFrame(data1)

df.to_csv('d:/del/sample.csv')

결과)


인덱스를 제거 하고 저장 할려면 다음과 같이 한다.

import pandas as pd

data1 = [[10, 15, 100, 1], [100, 80, 10, 2], [80, 90, 95, 1], [50, 70, 88, 2]]     
df = pd.DataFrame(data1)

df.to_csv('d:/del/sample.csv', index=False)

index=False 옵션을 줘야 한다.



로딩시 인덱스와 칼럼 지정하기

import pandas as pd

df = pd.read_csv('d:/del/sample.csv')
df.index = ['철수', '영희', '순희', '지성']
df.columns = ['국어', '영어', '수학', '반']
print(df)

결과)
     국어  영어   수학  반
철수   10  15  100  1
영희  100  80   10  2
순희   80  90   95  1
지성   50  70   88  2

Json 파일

파일 저장

import pandas as pd

data1 = [[10, 15, 100, 1], [100, 80, 10, 2], [80, 90, 95, 1], [50, 70, 88, 2]]      
df = pd.DataFrame(data1, index=['철수', '영희', '길동', '순희'], columns=['국어', '영어', '수학', '반'])

df.to_json('d:/del/sample.json')

파일 저장은 이렇게 된다.... 한글이 이렇게 되버리고 json 파일 저장 형식이 이쁘지 않다.
{"\uad6d\uc5b4":{"\ucca0\uc218":10,"\uc601\ud76c":100,"\uae38\ub3d9":80,"\uc21c\ud76c":50},
"\uc601\uc5b4":{"\ucca0\uc218":15,"\uc601\ud76c":80,"\uae38\ub3d9":90,"\uc21c\ud76c":70},
"\uc218\ud559":{"\ucca0\uc218":100,"\uc601\ud76c":10,"\uae38\ub3d9":95,"\uc21c\ud76c":88},"\ubc18":
{"\ucca0\uc218":1,"\uc601\ud76c":2,"\uae38\ub3d9":1,"\uc21c\ud76c":2}}

들여쓰기는 4칸, 한글을 아스키로 바꾸는것을 막기 위해 force_ascii는 False로 설정

import pandas as pd

data1 = [[10, 15, 100, 1], [100, 80, 10, 2], [80, 90, 95, 1], [50, 70, 88, 2]]      
df = pd.DataFrame(data1, index=['철수', '영희', '길동', '순희'], columns=['국어', '영어', '수학', '반'])
df.to_json('d:/del/sample.json', indent=4, force_ascii=False)

결과) 한글이 깨져서 나온다.


들여쓰기, 한글도 잘 나옴

import pandas as pd

data1 = [[10, 15, 100, 1], [100, 80, 10, 2], [80, 90, 95, 1], [50, 70, 88, 2]]      
df = pd.DataFrame(data1, index=['철수', '영희', '길동', '순희'], columns=['국어', '영어', '수학', '반'])

with open('d:/del/sample.json', 'w', encoding='utf-8') as file:
    df.to_json(file, indent=4, force_ascii=False)

다음처럼 하면 된다.

with open('d:/del/sample.json', 'w', encoding='utf-8') as file:
    df.to_json(file, indent=4, force_ascii=False)

결과)


파일 로딩

import pandas as pd

df = pd.read_json('d:/del/sample.json')
print(df)

결과)
     국어  영어   수학  반
철수   10  15  100  1
영희  100  80   10  2
길동   80  90   95  1
순희   50  70   88  2

참고)
json 파일 읽기, 저장
https://devpouch.tistory.com/33