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0. pandas 설치 및 my_data.csv 불러오기
pip install pandas
data = pd.read_csv('my_data.csv')
1. Unnamed:0라고 표기되는 열을 지운다. 단 Unnamed:0라 쓰지말고 새롭게 컬럼 이름을 만들어서 지운다.
df.rename(columns={'before':'after'})
이런식으로 변경할 컬럼의 기존이름과 변경할 이름을 입력하면 된다.
data = data.rename(columns={'Unnamed: 0': 'columnTest'})
열 삭제는
데이터프레임명.drop(['칼럼명'], axis=1)
으로 해당 열을 삭제한다.
data = data.drop(['columnTest'], axis=1)
1번 과제 실행 후 결과
2. 0,1,2,3,4로 보여지는 index 부분을 지운다.
인덱스를 지우는 부분을 못찾아서 출력 할때 인덱스를 출력안하는 방법을 찾았다.
DataFrame.to_string(index=False)
으로 찾아서
print(data.to_string(index=False))
3. name에 해당되는 영문 이름을 한글로 바꾼다.
name_ko = {
'Alice': '앨리스',
'Bob': '밥',
'Charlie': '찰리',
'james': '제임스'
}
data['name'] = data['name'].map(name_ko)
4. salary에 해당되는 숫자를 000 세자리 단위로 콤마를 넣어서 값을 바꿔 넣는다.
df['거래금액'] = df['거래금액'].apply(lambda int_num : '{:,}'.format(int_num))
위에 코드 처럼 해당하는 컬럼으로 변경
data['salary'] = data['salary'].apply(lambda int_num : '{:,}'.format(int_num))
5. 1~4를 처리하고 나서 csv파일로 저장한다.
저장 하는 구문
df.to_csv('my_data.csv')
근데 이걸로 저장하게 되면
이것처럼 인덱스까지 저장이 된다.
data.to_csv('re_my_data.csv', index=False)
index=False 를 추가해서 인덱스를 제외해준다.
과제 제출 링크
https://github.com/go-tiger/AI-web-camp/tree/main/8.01
참고 링크
이름 변경
열 삭제
인덱스 출력 안하기
map 사용해서 이름 변경
천단위로 콤마 넣기
csv 파일 저장 및 인덱스 제외
본 후기는 정보통신산업진흥원(NIPA)에서 주관하는 <AI 서비스완성! AI+웹개발 취업캠프 - 프론트엔드&백엔드> 과정 학습/프로젝트/과제 기록으로 작성되었습니다.
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