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1 août
엑셀파일 예제

이 섹션에서는 Pandas 데이터 프레임 개체에 Excel 파일 및 스프레드시트를 읽는 방법을 알아봅니다. 이 팬더 Excel 자습서의 모든 예제는 로컬 파일을 사용합니다. read_excel은 URL에서 데이터 프레임으로 Excel 파일을 로드할 수도 있습니다. 팬더로 작업 할 때 항상 그렇듯이 모듈을 가져 와서 시작해야합니다 : 아래 예제에서는 매개 변수 na_value를 사용하고 문자열 (예 : « Missing`)에 넣는 것을 사용합니다: 우리는 또한 이 정보에 한 번에 하나씩 액세스하기 위해 해당 방법을 사용할 수 있습니다. 예를 들어 특정 열의 평균을 얻으려면 해당 열에서 mean 메서드를 사용할 수 있습니다. 우리의 엑셀 파일, 예제_sheets1.xlsx`, 두 개의 시트가 있습니다: `Session1`, 그리고 `Session2.` 각 시트에는 상상된 실험 세션의 데이터가 있습니다. 다음 예제에서는 `Session1` 및 `Session2`라는 두 시트를 모두 읽습니다. 팬더 read_excel을 여러 시트로 사용하는 방법은 다음과 같습니다: 이제 팬더 read_excel을 사용하여 Excel 파일에서 데이터를 읽는 방법을 배울 차례입니다. 이 방법을 사용하는 가장 쉬운 방법은 파일 이름을 문자열로 전달하는 것입니다. 시트 이름과 같은 다른 매개 변수를 전달하지 않으면 인덱스의 첫 번째 시트를 읽습니다. 첫 번째 예에서는 매개 변수를 사용하지 않을 것입니다: 헤더 매개 변수를 사용하여 위와 동일한 결과를 얻을 수 있습니다. 예제 Excel 파일에서 세 번째 행에는 헤더가 포함되어 있으며 매개 변수 헤더 = 2를 사용하여 Pandas read_excel에 헤더가 세 번째 행에 있음을 알릴 것입니다. 예를 들어 이 Excel 파일의 맨 윗몇 행을 살펴봅니다.

기본적으로 인덱스도 출력 파일에 저장됩니다. 그러나 인덱스가 유용한 정보를 제공하지 않는 경우도 있습니다. 예를 들어, 영화 DataFrame에는 원래 Excel 데이터의 일부가 아닌 숫자 자동 증분 인덱스가 있습니다. 위의 읽기 엑셀 예제에서 우리는이 페이지에서 다운로드 할 수있는 데이터 집합을 사용했다. 그런 다음 *to_excel* 메서드를 사용하여 데이터 프레임을 Excel 파일에 씁니다. 아래 의 팬더 to_excel 예제에서는 매개 변수를 사용하지 않습니다. 이제 예제 Excel 파일에는 데이터 집합을 식별하는 열(예: 세션 번호)이 있습니다. 그러나 Excel 파일에는 그런 종류의 정보가 없을 수도 있습니다.

두 데이터 프레임을 병합하고 for loop를 사용할 수 있는 세션을 추가하는 열을 추가하기 위해: 예를 들어 열 헤더가 굵게 설정된 데이터를 저장했습니다. 그리고 저장된 파일은 아래 이미지처럼 보입니다. Excel에서는 하나 이상의 열의 값을 기반으로 시트를 정렬 할 수 있습니다. 팬더에서 sort_value 메서드를 사용하여 동일한 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 총 수익 열을 기준으로 영화 DataFrame을 정렬해 보겠습니다. 원하는 경우 열의 데이터 형식을 설정할 수도 있습니다. 예제_sheets1.xlsx를 다시 읽어 보겠습니다. 아래 Pandas read_excel 예제에서는 dtype 매개 변수를 사용하여 일부 열의 데이터 형식을 설정합니다. 이 작업은 index_col 매개 변수를 열에 설정하여 수행됩니다. 단일 열을 인덱스로 설정하거나 다중 인덱스를 만들기 위한 숫자 값 목록을 지정하는 경우 숫자 값이 필요합니다.

아래 예제에서는 `Player` 열을 인덱스로 사용합니다. 참고로 이러한 값은 고유하지 않으므로 이러한 값을 인덱스로 사용하는 것은 의미가 없습니다. 이 예제에서는 건너뛸 필요가 있는 행이 포함된 시트 `session1`을 읽습니다. 이 행에는 데이터 집합에 대한 몇 가지 정보가 포함되어 있습니다:우리는 매개 변수 시트_name=`Session1′를 사용하여 `Session1`라는 시트를 읽습니다.

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