Pandas dataframe의 문자열에서 csv 파일을 읽는 방법

다음 기본 구문을 사용하여 Pandas DataFrame의 문자열에서 CSV 파일을 읽을 수 있습니다.

 import pandas as pd
import io   

df = pd. read_csv ( io.StringIO (some_string), sep=" , ")

다음 예에서는 이 구문을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

예 1: 쉼표를 구분 기호로 사용하여 문자열에서 CSV 파일 읽기

다음 코드는 문자열(쉼표를 구분 기호로 사용)에서 Pandas DataFrame으로 CSV 파일을 읽는 방법을 보여줍니다.

 import pandas as pd
import io   

some_string="""team,points,rebounds
A,22,10
B,14.9
C,29.6
D,30.2
E,22.9
F,31.10"""

#read CSV string into pandas DataFrame
df = pd. read_csv ( io.StringIO (some_string), sep=" , ")

#view resulting DataFrame
print (df)

  team points rebounds
0 to 22 10
1 B 14 9
2 C 29 6
3 D 30 2
4 E 22 9
5 F 31 10

결과 pandas DataFrame에는 CSV 문자열의 값이 포함됩니다.

예 2: 세미콜론을 구분 기호로 사용하여 문자열에서 CSV 파일 읽기

다음 코드는 문자열(세미콜론을 구분 기호로 사용)에서 Pandas DataFrame으로 CSV 파일을 읽는 방법을 보여줍니다.

 import pandas as pd
import io   

some_string="""team;points;rebounds
A;22;10
B;14;9
C;29;6
D;30;2
E;22;9
F;31;10"""

#read CSV string into pandas DataFrame
df = pd. read_csv ( io.StringIO (some_string), sep=" ; ")

#view resulting DataFrame
print (df)

  team points rebounds
0 to 22 10
1 B 14 9
2 C 29 6
3 D 30 2
4 E 22 9
5 F 31 10

결과 pandas DataFrame에는 CSV 문자열의 값이 포함됩니다.

예시 3: 헤더 없는 문자열에서 CSV 파일 읽기

다음 코드는 문자열(헤더 행 없이)에서 Pandas DataFrame으로 CSV 파일을 읽는 방법을 보여줍니다.

 import pandas as pd
import io   

some_string="""A;22;10
B;14;9
C;29;6
D;30;2
E;22;9
F;31;10"""

#read CSV string into pandas DataFrame
df = pd. read_csv (io. StringIO (some_string), sep=" ; ", header= None )

#view resulting DataFrame
print (df)

   0 1 2
0 to 22 10
1 B 14 9
2 C 29 6
3 D 30 2
4 E 22 9
5 F 31 10

header=None 인수를 사용하여 팬더에게 첫 번째 줄을 헤더 줄로 사용하지 않도록 지시했습니다.

기본적으로 pandas는 숫자 값 범위(0, 1, 2)를 DataFrame의 열 이름으로 사용합니다.

참고 : 여기에서 pandas read_csv() 함수에 대한 전체 문서를 찾을 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Python에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas: CSV 파일을 읽을 때 줄을 건너뛰는 방법
Pandas: 기존 CSV 파일에 데이터를 추가하는 방법
Pandas: 헤더 없이 CSV 파일을 읽는 방법
Pandas: CSV 파일을 가져올 때 열 이름 설정