Day25 - .csv 파일 및 pandas 라이브러리

● GIT URL : https://github.com/yooyijun15/Python/tree/main/Day25

 

● 학습 내용

1. 파일 불러오기

(파일) weather_data.csv

(ㄱ) 일반

# readlines() : 한 줄씩 불러오기

(변수) data_file, weather

# (ㄱ) 일반
with open('weather_data.csv') as data_file:
    weather = data_file.readlines()
print(weather)

(ㄴ) csv 라이브러리

(변수) data

# reader() : csv reader 객체 생성

# (ㄴ) csv 라이브러리
import csv

with open('weather_data.csv') as data_file:
    # (1) csv reader 객체 생성
    data = csv.reader(data_file)
    # (2) 각 행 출력
    for row in data:
        print(row)

=> 리스트에 원소로 저장된다.

 

2. 특정 칼럼 값 불러오기 - 두번째 열 불러오기

(ㄱ) csv 라이브러리

# (ㄱ) csv 라이브러리
import csv

with open('weather_data.csv') as data_file:
    # (1) csv reader 객체 생성
    data = csv.reader(data_file)
    # (2) 빈 리스트 생성
    temperatures = []
    # (3) 각 행 출력
    for row in data:
        # (4) 특정 열 출력
        if row[1] != "temp":
            # 첫 번째 리스트[1]의 값은 temp, 따라서 제외
            temperatures.append(int(row[1]))
        # print(row)
    print(temperatures)

 

(ㄴ) pandas 라이브러리

# read_csv() : .csv로 파일 읽기

import pandas
data = pandas.read_csv('weather_data.csv')
# (b) 칼럼 식별 및 특정 칼럼 출력
print(data["temp"])
# 동일, print(data.temp)

 

3. pandas 라이브러리

import pandas
# (a) pandas 사용, .csv로 파일 읽기
data = pandas.read_csv('weather_data.csv')
print(data)

# (b) 칼럼 식별 및 특정 칼럼 출력
print(data["temp"])
# 동일, print(data.temp)

# type() : 데이터 구조 확인

# (c) 데이터 구조 확인
print(type(data))  # 데이터프레임
print(type(data["temp"]))  # 시리즈(열)

# to_dict() : 딕셔너리로 변환

# (d) 딕셔너리로 변환
data_dict = data.to_dict()
print(data_dict)

# to_list() : 리스트로 변환

# (e) 특정 칼럼 식별 후 Python 리스트로 변환
temp_list = data["temp"].to_list()
print(temp_list)

# (f) 각종 함수
print(data["temp"].mean())  # 평균
print(data["temp"].max())  # 최대값

# day 열의 값이 Monday를 갖는 특정 행 출력

# (g) 특정 행 출력
print(data[data.day == "Monday"])

 

# (예제) 가장 높은 온도의 행 출력
max_temp = data["temp"].max()
print(data[data.temp == max_temp])

print(data[data.temp == data["temp"].max()])

# day 열의 값이 Monday를 갖는 특정 행에서 temp 열의 값 출력

# (h) 특정 행의 열 출력
monday = data[data.day == "Monday"]
print(monday.temp[0])

print(monday.temp)의 경우 행번호와 함께 출력된다.

 

4) 데이터프레임 생성하기

# DataFrame() : 데이터프레임 생성

# 딕셔너리
data_dict = {
    "students" : ['A', 'B', 'C'],
    "scores" : [55, 70, 92]
}
# 데이터프레임 생성
data = pandas.DataFrame(data_dict)
print(data)

# to_csv() : .csv 변환 및 파일 생성

# .csv 변환 및 파일 생성
data.to_csv("new_data.csv")

 

5) 특정 칼럼 각 값 카운트 - 다람쥐 색 별로 개체 수 출력하기

(pandas 라이브러리

import pandas

# (pandas) .csv 파일 읽기
data = pandas.read_csv('squirrel.csv')

 

 

# (pandas) 버전 1
# 1-1
# DataFrame() : 특정 칼럼(Primary Fur Color) 선택해 데이터 프레임 생성
df = pandas.DataFrame(data["Primary Fur Color"])
# value_counts() : 특정 칼럼의 각 값 개수 세기
count_data = df["Primary Fur Color"].value_counts()
print(count_data)

# 1-2
# 전체 데이터 프레임 특정 칼럼의 각 값 개수 세기
count_data = data["Primary Fur Color"].value_counts()
print(count_data)

 

# (pandas) 버전 2
# 2-1
# Step 1. 데이터 추출
# (1) Primary Fur Color 열의 값이 Gray를 갖는 특정 행 저장
Gray_data = data[data["Primary Fur Color"] == "Gray"]
# (2) 행의 개수 세기
len_Gray = len(Gray_data)
# (3) 출력
print(f"Gray : {len_Gray}")

Cinnamon_data = data[data["Primary Fur Color"] == "Cinnamon"]
len_Cinnamon = len(Cinnamon_data)
print(f"Cinnamon : {len_Cinnamon}")

Black_data = data[data["Primary Fur Color"] == "Black"]
len_Black = len(Black_data)
print(f"Black : {len_Black}")

# Step 2. 딕셔너리 생성
color_data = {
    "Fur color": ["Gray", "Cinnamon", "Black"],
    "Count": [len_Gray, len_Cinnamon, len_Black]
}

# Step 3. 데이터프레임 변환
squirrel_color_data = pandas.DataFrame(color_data)
print(squirrel_color_data)
# to_csv() : .csv 변환 및 파일 생성
squirrel_color_data.to_csv("squirrel_color_data.csv")

 

# # (기타)
from collections import Counter
# Step 1. 리스트 변환
color_list = data["Primary Fur Color"].to_list()
# 내장 함수 set - 리스트 중복 값 제거, 목록 확인
set_color = set(color_list)
# collections 모듈의 Counter - 중복 횟수 카운트
counter_data = Counter(color_list)
# print(set_color)
# print(counter_data)


# 반복문
for color in set_color:
    if str(color).lower() != "nan":
        color_data = data[data["Primary Fur Color"] == color]
        print(f"{color} : {len(color_data)}")

 

[참고] pandas

URL : https://pandas.pydata.org/docs/

pandas documentation — pandas 2.2.2 documentation

URL : https://pandas.pydata.org/docs/reference/index.html

API reference — pandas 2.2.2 documentation

 

● 프로젝트

1) 화면 클릭하여 특정 좌표값 받아오기

from turtle import Turtle, onscreenclick, mainloop
# 화면 클릭하여 특정 좌표 출력하기
def get_mouse_click(x, y):
    print(x, y)
onscreenclick(get_mouse_click)
# 화면 닫히지 않도록
mainloop()

2) 이미지 파일 불러오기

image = "blank_states_img.gif"
screen.addshape(image)
shape(image)

 

● GIT URL : https://github.com/yooyijun15/Python/tree/main/Day25/day-25-us-states-game-start