[PYTHON]Python Excel 처리 방법

#파이썬 외부 파일 처리

#파이썬 EXCEL, CSV 파일 읽기 및 쓰기

#CSV : MIME - text/csv

# 예제1

 

import csv

with open('./resource/sample1.csv',  'r') as f:

    reader = csv.reader(f)

    # next(reader) Header 스킵 

#확인

    print(reader)

    print(type(reader))

    print(dir(reader))

    print()

    for c in reader:

        print(c)

 

결과

['번호', '이름', '등록일자', '나이']

['1', '홍길동', '2019-12-31', '25']

['2', '강감찬', '2019-12-31', '35']

['3', '이순신', '2020-01-02', '40']

 

#파이썬 외부 파일 처리

#파이썬 EXCEL, CSV 파일 읽기 및 쓰기

#CSV : MIME - text/csv

# 예제2

 

import csv

with open('./resource/sample2.csv',  'r') as f:

    reader = csv.reader(f, delimiter =‘|’)

    # next(reader) Header 스킵 

#확인

    print(reader)

    print(type(reader))

    print(dir(reader))

    print()

    for c in reader:

        print(c)

결과

['번호', '이름', '등록일자', '나이']

['1', '홍길동', '2019-12-31', '25']

['2', '강감찬', '2019-12-31', '35']

['3', '이순신', '2020-01-02', '40']

 

import csv

 #예3 (Dict 변환)

    with open('./resource/sample1.csv', 'r') as f:

        reader = csv.DictReader(f)

  for c in reader:

  for k, v  in c.items():

    print(k, v)

  print(‘---------------’)

 

결과

번호 1

이름 홍길동

등록일자 2019-12-31

나이 25

----------------------

번호 2

이름 강감찬

등록일자 2019-12-31

나이 35

----------------------

번호 3

이름 이순신

등록일자 2020-01-02

나이 40

----------------------

 

 

#데이터 확인

 

import pandas as pd

xlsx = pd.read_excel('./resource/sample8.xlsx')

print(xlsx.shape) # 행, 열

 

 

#엑셀을 가져올 때 

#XSLXLSX

#openpyx1, xlsxwriter, xlrd, xlwt, xlutils

#pandas 를 주로 사용(openpyxl, xlrd)

#pip install xlrd

#pip install openpyxl

#pip install pandas

 

import pandas as pd

xlsx = pd.read_excel('./resource/sample1.xlsx')

#상위 데이터 확인

print(xlsx.head()) # 상당 5개 가져오기

 

결과

ID번호   성명  교육차수       평가일자  인공지능  빅데이터분석  로봇공학  사물인터넷  3D프린팅

0  A0145  김서연     2 2018-08-10    94      93    95     98     94

1  B0256  정정희     3 2018-09-07    93      90    80     85     81

2  D0489  강주미     1 2018-07-06    95      89    98     84     90

3  A0134  고인철     4 2018-10-05    85      80    93     72     73

4  C0317  최우빈     2 2018-08-17    88      90    86     92     77