파이썬 csv 파일로 저장하기

 안녕하세요 '코딩 오페라'블로그를 운영하고 있는 저는 'Conducter'입니다.

오늘 알아볼 내용은 파이썬에 csv파일을 불러오는 것입니다.

 

그전에 우선 csv파일에 대해 알아보도록 합시다.

csv(comma-separated values) : 몇 가지 필드를 쉼표(,)로 구분한 텍스트 데이터 및 텍스트 파일이다. 

 

이러한 특성을 갖고 있는 csv파일은 특히 데이터 분석에 많이 이용됩니다. 이러한 csv파일을 만드는 방법은 엑셀 파일을 저장할 때 아래 그림과 같이 파일 형식을 csv로 바꿔주면 됩니다. 

 

cs v 저장  방법

 

그러면 간단한 예시를 통해 파이썬에서 데이터를 csv파일로 저장하는 방법을 알아보도록 하겠습니다. 우선 pandas를 불러와줍니다. Pandas는 쉽고 직관적인 관계형 또는 분류된 데이터로 작업할 수 있도록 설계된 빠르고 유연하며 표현이 풍부한 데이터 구조를 제공하는 Python 패키지로 정말 유용합니다. 

 

import pandas as pd

 

 

 

그다음 이 Pandas를 통해 데이터 프레임을 만들어 주어야 합니다. 데이터 프레임이란 판 다스를 통해 만들 수 있는 표 형태의 데이터를 의미합니다.  우리는 집의 크기에 따른 집값 데이터를 예시로 사용하겠습니다. 따라서 다음 과같이 'area'와 'price' list를 만들어줍니다. 

 

area = [2600, 3000, 3200, 3600, 4000]
price = [550000, 565000, 610000, 680000, 725000]

 

 

그다음 pd.DataFrame함수를 이용하여 데이터 프레임을 만들어주는데 아래의 코드는 위의 area list를 열로하는 'area'라는 이름의 열의 데이터 프레임을 생성하라는 뜻입니다.  좀 더 일반화를 시키면 그 아래와 같게 됩니다. 

df = pd.DataFrame(area, columns = ['area'])

데이터 프레임 = pd.DataFrame(리스트, columns = ['열 이름'])

 

이를 프린트 해주면 아래와 같습니다. 그런데 여기에는 price 열이 없습니다. 때문에 이를 추가해 주어야 합니다.

 

데이터 프레임에 열을 추가하는 것은 의외로 간단합니다. 아래와 같이 데이터 프레임 뒤에 열 이름을 넣고 리스트를 이에 대입하면 됩니다.  이를 프린트해주면 보시다시피 데이터 프레임에 price열이 추가된 것을 확인할 수 있습니다. 

df['price'] = price

데이터 프레임['열 이름'] = 리스트

 

data Frame

 

이제 오늘의 최종 목표인 csv파일로 저장을 해보겠습니다.. to_csv 함수를 통해 위의 데이터 프레임을 csv파일로 저장해줍니다. 여기서 index는 위 데이터 프레임의 0~4를 의미합니다. index = False로 하면 이 부분이 사라진 상태로 csv파일이 저장되게 됩니다. 

df.to_csv("houseprice.csv", index = False)

데이터 프레임.to_csv("파일이름.csv", index = False)

 

아래 사진을 보면 파일 폴더 안에 csv파일 이 저장된 모습과 csv파일의 내용과 위의 데이터 프레임의 내용이 동일한 것을 알 수 있습니다. 

파일 폴더

 

csv파일

 

위 내용을 보다 편하게 영상으로 시청하시고 싶으시다면 아래 제 유튜브 영상을 시청하시기 바랍니다.

https://www.youtube.com/watch?v=h5yJcdPVyU4&t=301s 

 

만약 csv파일을 파이썬에 불러오는 게 궁금하시면 아래 제 글을 읽어보시기 바랍니다!

https://codingopera.tistory.com/11

파이썬 csv 파일 불러오기

 

오늘은 파이썬 csv 파일로 저장하기에 대해 알아보았습니다. 도움이 되셨나요? 만약 되셨다면 구독 및 좋아요로 표현해 주시면 정말 많은 힘이 됩니다. 궁금한 사항 혹은 앞으로 다루어 주었으면 좋을 주제가 있으시면 댓글 남겨주시면 감사하겠습니다. 저는 '코딩 오페라'의 'Conductor'였습니다. 감사합니다. 

 

 

 

<출처 및 참고 : 위키백과>