문자열에서 pandas dataframe을 만드는 방법
다음 기본 구문을 사용하여 문자열에서 pandas DataFrame을 생성할 수 있습니다.
import pandas as pd import io df = pd. read_csv ( io.StringIO (string_data), sep=" , ")
이 특정 구문은 string_data 라는 문자열에 포함된 값을 사용하여 pandas DataFrame을 생성합니다.
다음 예에서는 이 구문을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.
예 1: 쉼표 구분 기호를 사용하여 문자열에서 DataFrame 생성
다음 코드는 문자열 값이 쉼표로 구분된 문자열에서 pandas DataFrame을 만드는 방법을 보여줍니다.
import pandas as pd import io #define string string_data="""points, assists, rebounds 5, 15, 22 7, 12, 9 4, 3, 18 2, 5, 10 3, 11, 5 """ #create pandas DataFrame from string df = pd. read_csv ( io.StringIO (string_data), sep=" , ") #view DataFrame print (df) points assists rebounds 0 5 15 22 1 7 12 9 2 4 3 18 3 2 5 10 4 3 11 5
결과는 5개의 행과 3개의 열이 있는 pandas DataFrame입니다.
예 2: 세미콜론 구분 기호를 사용하여 문자열에서 DataFrame 생성
다음 코드는 문자열 값이 세미콜론으로 구분된 문자열에서 pandas DataFrame을 만드는 방법을 보여줍니다.
import pandas as pd import io #define string string_data="""points;assists;rebounds 5;15;22 7;12;9 4;3;18 2;5;10 3;11;5 """ #create pandas DataFrame from string df = pd. read_csv ( io.StringIO (string_data), sep=" ; ") #view DataFrame print (df) points assists rebounds 0 5 15 22 1 7 12 9 2 4 3 18 3 2 5 10 4 3 11 5
결과는 5개의 행과 3개의 열이 있는 pandas DataFrame입니다.
구분 기호가 다른 문자열이 있는 경우 read_csv() 함수의 sep 인수를 사용하여 구분 기호를 지정하면 됩니다.
추가 리소스
다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.
Pandas DataFrame 열을 문자열로 변환하는 방법
Pandas에서 타임스탬프를 날짜/시간으로 변환하는 방법
Pandas에서 DateTime을 날짜로 변환하는 방법