python 기초

pandas read_csv sep 옵션

난개발자 2024. 8. 25. 16:06

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pandas에서 read_csv 사용시 sep 옵션을 파일의 양식에 맞춰줘야한다

대표적으로 콤마, 공백, tab 으로 나눠진 파일을 읽어오는 방식을 정리하려 한다.

각각 sep 옵션에 ',', ' ', '\n' 을 넣으면 해결.

In [1]:

from IPython.core.display import display, HTML
display(HTML("<style>.container {width:90% !important;}</style>"))

import pandas as pd
import seaborn as sns

In [2]:

df=pd.DataFrame({'A':[0,1,2,3],'B':[4,3,2,1],'C':['1','2','3','4']},index=[0,1,2,3])
df

Out[2]:

	A	B	C
0	0	4	1
1	1	3	2
2	2	2	3
3	3	1	4

In [3]:

# 구분자 종류별로 저장
df.to_csv('data_comma.csv') # default sep : comma
df.to_csv('data_tab.csv', sep = '\t') # sep : tab
df.to_csv('data_space.csv', sep = ' ') # sep : space

In [4]:

# 저장된 형태 확인
def fread(fname):
    f = open(fname, 'r')
    data = f.read()
    f.close()
    return data
print('comma separate\n', fread('data_comma.csv'))
print('tab separate\n', fread('data_tab.csv'))
print('space separate\n', fread('data_space.csv'))

comma separate
 ,A,B,C
0,0,4,1
1,1,3,2
2,2,2,3
3,3,1,4

tab separate
 	A	B	C
0	0	4	1
1	1	3	2
2	2	2	3
3	3	1	4

space separate
  A B C
0 0 4 1
1 1 3 2
2 2 2 3
3 3 1 4

In [5]:

df_comma=pd.read_csv('data_comma.csv')
print(df_comma)

   Unnamed: 0  A  B  C
0           0  0  4  1
1           1  1  3  2
2           2  2  2  3
3           3  3  1  4

In [6]:

# tab으로 구분된 파일은 sep을 '\t'로 지정해줘야함.
df_tab=pd.read_csv('data_tab.csv')
print(df_tab)
df_tab=pd.read_csv('data_tab.csv',sep='\t')
print(df_tab)

    \tA\tB\tC
0  0\t0\t4\t1
1  1\t1\t3\t2
2  2\t2\t2\t3
3  3\t3\t1\t4
   Unnamed: 0  A  B  C
0           0  0  4  1
1           1  1  3  2
2           2  2  2  3
3           3  3  1  4

In [7]:

# space으로 구분된 파일은 sep을 ' '로 지정해줘야함.
df_space=pd.read_csv('data_space.csv')
print(df_space,'\n shape:', df_space.shape, 'space 단위로 나눠지지 않음\n')
df_space=pd.read_csv('data_space.csv',sep=' ')
print(df_space,'\n shape:', df_space.shape, 'space 단위로 나눠짐')

     A B C
0  0 0 4 1
1  1 1 3 2
2  2 2 2 3
3  3 3 1 4 
 shape: (4, 1) space 단위로 나눠지지 않음

   Unnamed: 0  A  B  C
0           0  0  4  1
1           1  1  3  2
2           2  2  2  3
3           3  3  1  4 
 shape: (4, 4) space 단위로 나눠짐

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