Python, Pandas 및 파일 입출력을 사용하여 텍스트 파일에서 데이터를 로드하는 방법

단계별 가이드

1. 필수 라이브러리 가져오기:

   import pandas as pd
   

2. 텍스트 파일 읽기:

   read_csv() 함수를 사용하여 텍스트 파일을 데이터프레임으로 로드합니다. 쉼표(,)가 기본 구분자이지만, 다른 구분자를 사용하는 경우 sep 매개변수를 지정할 수 있습니다.

   data = pd.read_csv('data.txt')
   

   참고:

   • 파일 경로가 현재 작업 디렉토리 외부에 있는 경우 filepath 매개변수를 사용하여 절대 경로를 지정해야 합니다.
   • 텍스트 파일에 헤더가 있는 경우 header 매개변수를 True로 설정합니다.
   • 텍스트 파일의 인코딩이 UTF-8이 아닌 경우 encoding 매개변수를 사용하여 올바른 인코딩을 지정합니다.

3. 데이터 확인:

   data.head()
   

4. Pandas의 다양한 함수를 사용하여 데이터프레임을 조작하고 분석할 수 있습니다.

   • 특정 열 선택: data[['열1', '열2']]
   • 행 필터링: data[data['컬럼'] > 100]
   • 통계 계산: data['컬럼'].mean(), data['컬럼'].describe()
   • 데이터 그래프 생성: data.plot(), data['컬럼'].hist()

추가 정보

예시

다음 예제는 "data.txt"라는 텍스트 파일에서 데이터를 로드하고 "Age" 열에 대한 평균값을 계산하는 방법을 보여줍니다.

import pandas as pd

# 텍스트 파일 읽기
data = pd.read_csv('data.txt')

# "Age" 열에 대한 평균값 계산
평균_나이 = data['Age'].mean()

# 결과 출력
print("평균 나이:", 평균_나이)

이 코드는 다음과 같은 출력을 생성합니다.

평균 나이: 31.2

예제 코드: 텍스트 파일에서 데이터 로드 및 Pandas 활용

Rank,State,Population (2020)
1,California,39237967
2,Texas,29538100
3,Florida,21477330
4,New York,19237563
5,Illinois,12812508
...

라이브러리 가져오기 및 데이터 로드

import pandas as pd

# 텍스트 파일 읽기
data = pd.read_csv('US_population.txt', sep=',')

데이터 확인

# 데이터프레임의 처음 5행 출력
data.head()

특정 열 선택

# 'State' 및 'Population (2020)' 열만 선택하여 새로운 데이터프레임 만들기
df_filtered = data[['State', 'Population (2020)']]

행 필터링

# 인구가 1000만 명 이상인 주만 선택하여 새로운 데이터프레임 만들기
df_filtered = data[data['Population (2020)'] > 10000000]

통계 계산

# 'Population (2020)' 열의 평균, 최소값, 최대값 계산
평균_인구 = data['Population (2020)'].mean()
최소_인구 = data['Population (2020)'].min()
최대_인구 = data['Population (2020)'].max()

# 결과 출력
print("평균 인구:", 평균_인구)
print("최소 인구:", 최소_인구)
print("최대 인구:", 최대_인구)

데이터 그래프 생성

# 'Population (2020)' 열에 대한 히스토그램 생성
data['Population (2020)'].hist()

데이터 저장

# 데이터프레임을 CSV 파일로 저장
data.to_csv('filtered_data.csv')

주의:

• 이 예제는 기본적인 Pandas 작업만 보여줍니다. Pandas에는 데이터 분석 및 처리를 위한 다양한 함수와 기능들이 존재합니다.
• 필요에 따라 코드를 수정하여 원하는 데이터 조작을 수행할 수 있습니다.

텍스트 파일에서 데이터를 로드하는 대체 방법 (Pandas 제외)

Numpy:

• Numpy는 Python에서 수치 계산을 위한 강력한 라이브러리입니다. 텍스트 파일에서 숫자 데이터를 로드하고 간단한 분석을 수행하는 데 적합합니다.
• numpy.loadtxt() 함수를 사용하여 텍스트 파일을 배열로 로드하고, numpy.savetxt() 함수를 사용하여 배열을 텍스트 파일에 저장할 수 있습니다.

예시:

import numpy as np

# 텍스트 파일에서 숫자 데이터 로드
data = np.loadtxt('data.txt')

# 데이터 분석 및 처리
...

# 배열을 텍스트 파일에 저장
np.savetxt('output.txt', data)

CSV 라이브러리:

• CSV 라이브러리는 쉼표(,)로 구분된 값(CSV) 형식의 데이터 처리를 위한 표준 라이브러리입니다.
• csv.reader() 함수를 사용하여 CSV 파일을 행별로 읽고, csv.writer() 함수를 사용하여 CSV 파일에 데이터를 쓸 수 있습니다.

import csv

# CSV 파일 읽기
with open('data.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        # 각 행 처리
        ...

# CSV 파일에 데이터 쓰기
with open('output.csv', 'w') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerows(data)

사용자 정의 함수:

• 특정 형식의 텍스트 파일을 처리해야 하는 경우, 사용자 정의 함수를 작성하는 것이 유용할 수 있습니다.
• 파일을 열고, 행별로 데이터를 읽고, 원하는 형식으로 처리하고, 필요한 경우 새로운 파일에 저장하는 로직을 직접 작성해야 합니다.

• 대체 방법을 선택하기 전에 텍스트 파일의 형식, 데이터의 특성, 수행하려는 작업을 고려해야 합니다.
• Pandas는 텍스트 파일 처리를 위한 다양한 기능을 제공하며, 복잡한 작업을 수행할 때 유용합니다.
• 간단한 작업이나 특정 형식의 데이터 처리에는 Numpy, CSV 라이브러리 또는 사용자 정의 함수가 더 적합할 수 있습니다.