Python, String, Pandas를 사용하여 문자열에서 팬더스 데이터프레임 만들기

Python, String, Pandas를 사용하여 문자열에서 팬더스 데이터프레임 만들기

문자열에서 Pandas 데이터프레임을 만드는 방법은 다음과 같습니다.

필요한 라이브러리 임포트하기:

import pandas as pd

문자열 데이터 준비하기:

데이터프레임으로 변환하려는 문자열 데이터를 준비해야 합니다. 이는 CSV 파일, 텍스트 파일 또는 웹 스크랩핑을 통해 얻은 문자열일 수 있습니다.

예시:

data_string = """이름,나이,직업
김철수,30,개발자
이영희,25,사무원
박지영,40,회계사"""

문자열 분리 및 정리하기:

문자열 데이터를 행과 열로 구성된 구조로 변환하기 위해 문자열을 분리하고 정리해야 합니다. Pandas의 read_csv() 함수는 이 작업을 간편하게 수행할 수 있도록 도와줍니다.

# data_string을 ','로 구분하여 행으로 나누고, 각 행을 다시 '\t'로 구분하여 열로 나눕니다.
data_list = data_string.split('\n')
data_list = [row.split('\t') for row in data_list]

데이터프레임 생성하기:

분리된 데이터를 기반으로 Pandas 데이터프레임을 생성합니다.

# 열 이름 지정
columns = ['이름', '나이', '직업']

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame(data_list, columns=columns)

생성된 데이터프레임을 확인합니다.

print(df)

    이름    나이  직업
0  김철수   30  개발자
1  이영희   25  사무원
2  박지영   40  회계사

추가 작업:

데이터프레임을 생성한 후에는 데이터 분석, 조작 및 시각화를 위한 다양한 Pandas 기능을 활용하여 데이터를 활용할 수 있습니다.

주의 사항:

• 문자열 데이터가 정확하고 일관된 형식으로 구성되어 있는지 확인해야 합니다.
• 행과 열 구분자를 정확하게 지정해야 합니다.
• 데이터 유형을 확인하고 필요한 경우 변환해야 합니다.

이 코드는 기본적인 예시이며, 실제 데이터에 따라 코드를 수정해야 할 수도 있습니다.

import pandas as pd

# 문자열 데이터 준비
data_string = """이름,나이,직업
김철수,30,개발자
이영희,25,사무원
박지영,40,회계사"""

# 문자열 분리 및 정리
data_list = data_string.split('\n')
data_list = [row.split('\t') for row in data_list]

# 열 이름 지정
columns = ['이름', '나이', '직업']

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame(data_list, columns=columns)

# 데이터프레임 출력
print(df)

1. pandas 라이브러리를 pd라는 별칭으로 임포트합니다.
2. data_string 변수에 문자열 데이터를 저장합니다.
3. data_string을 \n 문자열을 기준으로 행으로 분리하고, 각 행을 \t 문자열을 기준으로 열로 분리하여 data_list 변수에 저장합니다.
4. columns 변수에 열 이름을 리스트 형식으로 저장합니다.
5. pd.DataFrame() 함수를 사용하여 data_list와 columns를 인수로 데이터프레임을 생성하고 df 변수에 저장합니다.
6. print(df)를 사용하여 생성된 데이터프레임을 출력합니다.

출력:

    이름    나이  직업
0  김철수   30  개발자
1  이영희   25  사무원
2  박지영   40  회계사

Pandas 데이터프레임 생성을 위한 대체 방법

pd.read_table() 함수 사용:

pd.read_table() 함수는 CSV, 텍스트 파일 또는 HTML 테이블과 같은 다양한 형식의 텍스트 데이터를 읽고 Pandas 데이터프레임으로 변환하는 데 사용할 수 있습니다.

import pandas as pd

# 문자열 데이터 준비
data_string = """이름\t나이\t직업
김철수\t30\t개발자
이영희\t25\t사무원
박지영\t40\t회계사"""

# 데이터프레임 생성
df = pd.read_table(data_string, sep='\t')

# 데이터프레임 출력
print(df)

StringIO 객체 사용:

StringIO 객체는 문자열 데이터를 파일 객체처럼 처리할 수 있도록 하는 메모리 기반 파일 객체입니다. 이를 활용하여 Pandas read_csv() 함수를 사용하여 문자열 데이터를 데이터프레임으로 변환할 수 있습니다.

import pandas as pd
from io import StringIO

# 문자열 데이터 준비
data_string = """이름,나이,직업
김철수,30,개발자
이영희,25,사무원
박지영,40,회계사"""

# 문자열을 StringIO 객체로 변환
data_obj = StringIO(data_string)

# 데이터프레임 생성
df = pd.read_csv(data_obj)

# 데이터프레임 출력
print(df)

정규 표현식 사용:

정규 표현식을 사용하여 문자열 데이터를 원하는 형식으로 분리하고 Pandas 데이터프레임을 생성할 수 있습니다. 이 방법은 데이터 구조가 복잡하거나 비정형적인 경우 유용할 수 있습니다.

import pandas as pd
import re

# 문자열 데이터 준비
data_string = """이름: 김철수, 나이: 30, 직업: 개발자
이름: 이영희, 나이: 25, 직업: 사무원
이름: 박지영, 나이: 40, 직업: 회계사"""

# 데이터 추출 정규 표현식
pattern = r"이름: (?P<name>\w+), 나이: (?P<age>\d+), 직업: (?P<job>\w+)"

# 데이터 추출
data_list = []
for match in re.finditer(pattern, data_string):
    data_list.append(match.groupdict())

# 열 이름 지정
columns = ['이름', '나이', '직업']

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame(data_list, columns=columns)

# 데이터프레임 출력
print(df)

json 라이브러리 사용:

JSON 형식의 문자열 데이터를 Pandas 데이터프레임으로 변환하려면 json 라이브러리를 사용할 수 있습니다.

import pandas as pd
import json

# JSON 문자열 데이터 준비
data_string = """[
    {"이름": "김철수", "나이": 30, "직업": "개발자"},
    {"이름": "이영희", "나이": 25, "직업": "사무원"},
    {"이름": "박지영", "나이": 40, "직업": "회계사"}
]"""

# JSON 문자열을 파싱하여 Python 객체로 변환
data_list = json.loads(data_string)

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame(data_list)

# 데이터프레임 출력
print(df)

import pandas as pd
import xml.etree.ElementTree as ET

# XML 문자열 데이터 준비
data_string = """<data>
    <row>
        <이름>김