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1. csv _1
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Feb 15 09:47:40 2021
@author: 2016005
csvex1.py : csv 파일 읽기 => 파일 복사하기.
jeju1.csv파일을 같은 폴더에 넣기
메뉴-run>configuration per file -> command line options 에 체크
jeju1.csv jeju1_bak.csv 입력
원본파일 복사본파일
"""
import sys # command로 부터 입력받기 위한 모듈 : sys
'''
runfile('C:/Users/2016005/.spyder-py3/python/workspace/20210204/csvex1.py',
args='jeju1.csv jeju1_bak.csv',
wdir='C:/Users/2016005/.spyder-py3/python/workspace/20210204')
csvex1.py 가 0
jeju1.csv가 1
jeju1_bak.csv가 2 이렇게 순서임.★ 헷갈리니 기억하기.↓
'''
input_file = sys.argv[1] #얘는 왜 1부터 시작?
output_file = sys.argv[2]
with open(input_file, 'r', newline="", encoding="utf8") as filereader: #내가 전부다 filereader로 만들거야.
with open(output_file,'w',newline="",encoding="utf8") as filewriter: #앞의 내용들을 다 filewriter로 만들어줌
header = filereader.readline() # 한줄읽기
print(type(header))
header = header.strip() # 공백제거 : 화이트스페이스 : 의미없는 공백 제거
print(header)
header_list = header.split(",") # , 기준 문자열 분리(csv파일 특징상 , 를 기준으로 '셀' 이 분리됨 )
print(header_list)
#map(str, header_list) : header_list 리스트의 요소들을 문자열로 변환해서 다시한번 리스트로 만들어,
# 그것을 , 로 묶어. =>헤더정보를 , 로 만들어서 일반적인 문자열 형태로 만들어 준 것.
filewriter.write(",".join(map(str,header_list))+"\r\n")
# map : 재배치 : header_list의 요소들을 문자열로 만들어
# 문자열 형태가 아닐지라도 문자열로 바꿔줘 라는 것.
for row_list in filereader: #filereader(입력스트림)으로부터 파일을 한줄씩 읽어서
filewriter.write(row_list) # filewriter로 row_lsit(문자열임.)을 쓴다.
'''
#판다스 :
를 이용해서 csv파일을 읽어내는것을 위한 예제.
'''2. csv _ 2
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Feb 15 10:14:37 2021
@author: 2016005
csvex2.py : 파일을 읽기 위한 모듈 codecs 사용
codecs를 이용하면 한번에 읽어옴.
판다스 : 파이썬에서 제공하는 '표'
"""
import codecs
filename="jeju1.csv"
csv = codecs.open(filename, "r", "utf8").read() # 한번에 내용이 다 들어옴.
data = [] # 한줄을 , 로 분리한 내용을 배열로 저장하고있음.
rows = csv.split("\r\n") # line별로 나눠서 . 리스트로 저장
for row in rows :
if row == "":
continue #비어있으면 넘어가
cells = row.split(",") # , 로 분리해서 data에 append하는데, data는 ↑
data.append(cells)
outfp = open("jeju1.txt", "w", encoding='UTF8')
for c in data:
print(c[0],c[1],c[2]) # 세개.
outfp.write(" ".join(map(str,c))+"\n") #컴마가 아닌 공백으로 만들어서 파일 output함.
outfp.flush()
outfp.close()3. pandas _ 1
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Feb 15 10:40:18 2021
@author: 2016005
pandasex1.py : pandas를 이용하여 csv파일 읽기★
"""
import pandas as pd
infile = "jeju1.csv"
df = pd.read_csv(infile) # 헤더를 알아서 열로 인식.
print(df)
print(type(df)) #<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 데이터프레임 :이 자체가 표임. 그래서 열, 행 어느 하나만 끄집어낼 수 있는 것.
#내가 경도부분만 출력하겠다
print(df["LON"])
#위도만 출력
print(df["LAT"])
#장소만 출력
print(df["장소"])
#판다스는 헐... 쩐다...
# 표로 만들어준다 = 행과 열로 이뤄져있기때문에 분리 출력해준다는 것.
#print(pd.read_csv("jeju1.csv")) #이거 딱 한줄이면 그냥 읽어버림.
# 3행만 출력
print(df.iloc[3]) # ==> 컬럼명 내용 \n 컬럼명 내용 ..... 이렇게 나옴.
'''
제일 윗단 헤더야 라는것을자동인식
각각의 행들을 0행 1행 2행... .으로 인식하더라.
csv파일을 엑셀로 읽어내듯이 판다스가 읽어준다.
컴마 없다. : 컴마기준으로 자기가 분리 읽어냈기때문이다.
장소 LON LAT
0 제주국제공항 126.496217 33.505314
1 돔베돈 126.526687 33.516084
2 공룡랜드 126.433153 33.442382
3 협재해수욕장 126.240463 33.404218
4 한림공원 126.239262 33.390101
5 유리의성 126.273744 33.315127
6 오설록티뮤지엄 126.289451 33.306537
7 테디베어뮤지엄 126.408691 33.267972
8 저녁_오성식당 126.414549 33.256059
9 중문관광단지 126.412361 33.249186
10 숙소_서귀포KAL호텔 126.580954 33.248020
'''4. pandas _ 2
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Feb 15 10:48:12 2021
@author: 2016005
pandasex2.py : pandas 이해하기
"""
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"A":[1,4,7], "B":[2,5,8], "C":[3,6,9]}) # 딕셔너리인데?
# 컬럼명:[행0,행1,행2]
print(df)
#열 선택
print(df["A"])
#행 선택★
'''
행선택 명령
1) iloc[인덱스숫자] : 해당 인덱스 기준 열값 조회
2) loc[행의 이름] : 행의 이름으로 기준, 열값 조회
'''
print("행의 인덱스 값으로 조회하기")
print("df.iloc[0]=",df.iloc[0])#()는 객체값이고, []는 요소의 값.
print("df.iloc[1]=",df.iloc[1])
print("df.iloc[2]=",df.iloc[2])
print("df.loc[0]=",df.loc[0])#()는 객체값이고, []는 요소의 값.
print("df.loc[1]=",df.loc[1])
print("df.loc[2]=",df.loc[2])
###############################################
df = pd.DataFrame(data = ([1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]), index=[2,"A",4], columns = [51,52,54])
#data = [내용들](한 행이[]한개.) , index=[행 이름들], columns=[열 이름들]
print(df)
print(df.iloc[2])
print(df.loc[2])
## iloc[] : 행 숫자로
## loc[] : 행 이름으로5. pandas _ 3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Feb 15 11:10:51 2021
@author: 2016005
pandasex3.py : supplier_data.csv 파일을 pandas를 이용해 읽고, 화면에 출력
"""
import pandas as pd
infile="supplier_data.csv"
df = pd.read_csv(infile)
print(df)
#특정 날짜만 골라서 뽑아내기
importdate = ["1/20/14","1/30/14"]
#isin(내 조건): 내가 준 조건값에 맞는지 틀린지를 boolean으로 리턴.
print(df["Purchase Date"].isin(importdate)) # isin : 이즈인.
df_inset = df.loc[df["Purchase Date"].isin(importdate),:] #true인것들만 뽑아냄
# df.loc[true,:]
# df.loc[행,:열]
# loc는 인덱스, 이름, boolean까지도 해줌.
print("df_inset출력 : ",df_inset) # 조건에 맞는 내용들을 다 머금고 있다. 데이터프레임타입임.★
print(type(df_inset))
#invoice가 920으로 시작하는 것들만 뽑기
print("#invoice가 920으로 시작하는 것들만 뽑기")
print(df["Invoice Number"].str.startswith("920-")) # .str 하면 문자열로 되는가봄.. 그래서 메서드 이용.
print(df.loc[df["Invoice Number"].str.startswith("920-"),:]) # 조건을 변수로 해서 넣어도 됨.
#pandas 데이터를 csv파일로 생성★★★★★
df_inset.to_csv("pandas_out3.csv", index=False) # 인덱스는 제외하고 파일로 만들어.6. pandas _ 4
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Feb 15 11:49:37 2021
@author: 2016005
df.loc[행,:열] 열이 아무것도 없으면 다 가져와
pandasex4.py : pandas 파일의 행과 열을 선택하기
"""
import pandas as pd
infile = "supplier_data.csv"
df = pd.read_csv(infile)
df_col = df.iloc[:,[0,3]] # 0,3번 열의 모든 행을 조회 (한 결과가 df_col에 들어감)
print("df.iloc[:,[0,3]]=>")
print(df_col)
df_col = df.iloc[0:4,0:3] # 0~3번 행, 0~3번 열
print("df.iloc[0:4,0:3]=>")
print(df_col)
#문제:
#Invoice Number값이 920- 로 시작하는 행의 Invoice Number, Cost 컬럼만 조회하기
#조건을 만족하는 데이터를 pandas_out4.csv파일로 저장하기
inset = df["Invoice Number"].str.startswith("920-")
# [행, 열] #인덱스, 조건, 이름, n:n / s,s
out = df.loc[inset,["Invoice Number", "Cost"]]
print(out)
out.to_csv("pandas_out4.csv", index=False)
7. excel _ 1
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Feb 15 12:13:27 2021
@author: 2016005
excelex1.py : xlsx 파일 읽기
****엑셀파일은 xls과 xlsx이 읽는 방법이 다르다. ****
xlsx : import openpyxl
xls :
"""
#만약 openpyxl 가 모듈이 설치가 되지 않았다면
#pip3 install openpyxl을 해주면 된다.
#판다스를 쓰지않고 엑셀파일 읽어내는 방법
import openpyxl
filename="sales_2015.xlsx"
book = openpyxl.load_workbook(filename) #book파일 자체가 엑셀파일이 된다.
'''
엑셀파일과 csv파일의 차이점
엑셀파일은 sheet 개념이 있음.
'''
sheet = book.worksheets[0] # 첫번째sheet를 가져온다. ★
data = []
for row in sheet.rows: # 각각의 행들을 row로 넣어준다.
line = []
for l,d in enumerate(row): # enumerate를 이용해서 line에 하나씩 넣어준다. row도 list임.
line.append(d.value) # 인덱스와 데이터를 나눠서 append
#print(line)
data.append(line) # line은 하나의 row에 각각의 셀들을 list로 했고, data는 그 행의 모임.
#print(data)
#enumerate : 리스트 형태에서 1)데이터와 2)index값을 제공함.
# (기존은 for i in range(0,len(data))) 했었음.
for i in range(0, len(data)):
print(i+1,":",data[i])
print("enumerate 함수 사용↓(forEach문 처럼 사용하고싶으면")
for i,d in enumerate(data):
print(i+1,":",d)
'''
['Customer ID', 'Customer Name', 'Invoice Number', 'Sale Amount', 'Purchase Date'] #헤더정보
[1234, 'John Smith', '100-0002', 123, datetime.datetime(2015, 1, 1, 0, 0)] #date를 이런형식으로 주네.
[2345, 'Mary Harrison', '100-0003', 543, datetime.datetime(2015, 1, 6, 0, 0)] # 문자열은 ''로
[3456, 'Lucy Gomez', '100-0004', 567, datetime.datetime(2015, 1, 11, 0, 0)]
[4567, 'Rupert Jones', '100-0005', 978, datetime.datetime(2015, 1, 18, 0, 0)]
[5678, 'Jenny Walters', '100-0006', 345, datetime.datetime(2015, 1, 24, 0, 0)]
[6789, 'Samantha Donaldson', '100-0007', 645, datetime.datetime(2015, 1, 31, 0, 0)]
'''8. excel _ 2
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Feb 15 13:44:00 2021
@author: 2016005
excelex2.py : xlsx파일의 모든 sheet 데이터 읽기
** openpyxl은 최신버전의 엑셀파일확장자를 읽을 때 쓰는 모듈이고
xls구버전 읽을때는 다른 모듈 써야함.
"""
import openpyxl
filename = "sales_2015.xlsx"
book = openpyxl.load_workbook(filename)
###--------------------------------------------------------------------------------###
for i, sheet in enumerate(book.worksheets): #.worksheets에 [인덱스]가 없으면 전부.
#book.worksheets : excel파일의 모든 sheet를 리턴
print("===========",book.sheetnames[i],"=========") #sheet의 이름을 출력하고
data = []
for r,row in enumerate(sheet.rows): #rows : 해당 sheet에 있는 행 들을 list형태로 들고와서
line = []
for i, c in enumerate(row): # 인덱스와 데이터를 분리시키고
line.append(c.value) #데이터를 line[]에 append시켜준다.
print(r+1,":",line)
data.append(line)
### -------------------------------------------------------------------------------###9. excel _ 3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Feb 15 13:57:47 2021
@author: 2016005
excelex3.py : xls (구버전 엑셀파일) 읽기
xlsx : openpyxl 모듈 사용
xls : xlrd 모듈 사용 => excel파일 읽기 위한 모듈 ('읽기'모듈) 쓰기모듈은 아님.
"""
from xlrd import open_workbook # from ~ import ~ 와 그냥 import의 차이는??
infile = "ssec1804.xls"
workbook = open_workbook(infile) #xlrd에 있는 모듈을 이용해서 xls파일 읽어내서 workbook변수로.(이 자체가 xls파일)
print("===sheet의 개수===", workbook.nsheets)
#workbook.sheets() : sheet들의 정보 저장
#worksheet : 한개의 sheet데이터 저장==for문이잖아.
for worksheet in workbook.sheets():
print("worksheet 이름 : ", worksheet.name)
print("행의 수 : ", worksheet.nrows)
print("컬럼의 수 : ", worksheet.ncols)
#접근 순서 행-열-셀
for row_index in range(worksheet.nrows): #1)행
for column_index in range(worksheet.ncols):#2)열
##worksheet.cell_value(행index, 열index) : #3)셀 데이터
print(worksheet.cell_value(row_index,column_index),",",end="")
print()
10. excel _ 4
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Feb 15 14:33:58 2021
@author: 2016005
excelex4.py : xls 파일을 읽고 쓰기
"""
from xlrd import open_workbook #excel파일 읽기 모듈
from xlwt import Workbook #excel파일 쓰기 모듈 pip install xlwt(없다면_아나콘다는 자동)
infile = "ssec1804.xls" #원본데이터
outfile = "ssec1804out.xls" #복사본 데이터(하나의 sheet만 저장)
outworkbook = Workbook() # Workbook() : 비어있는 엑셀파일
out_sheet = outworkbook.add_sheet("전체증감") #출력할 xls파일에 sheet추가, 이름설정.
# open_workbook(infile) : 원본 데이터 xls파일
with open_workbook(infile) as workbook :
#worksheet : 원본 xls파일 sheet의 이름이 "1.전체증감"의 sheet 데이터.
worksheet = workbook.sheet_by_name("1.전체증감")
for rindex in range(worksheet.nrows): #행
for cindex in range(worksheet.ncols): #열
#out_sheet.write(rindex, cindex, 원본cell) : 원본cell의 데이터를 rindex, cindex에 그대로 저장해.
out_sheet.write(rindex,cindex, worksheet.cell_value(rindex,cindex)) #셀
print(worksheet.cell_value(rindex,cindex))
#다 모았어. 그래서 한번에 파일로 저장.
outworkbook.save(outfile) #빈껍데기 엑셀파일에 채워넣고 outfile의 이름으로 저장.11. excel _ 5
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Feb 15 15:32:15 2021
@author: 2016005
excelex5.py : pandas 를 이용해서 excel파일 읽고 ,쓰기
"""
import pandas as pd
infile = "sales_2015.xlsx"
outfile = "sales_2015_pd.xlsx"
#read_excel(file이름, "sheet이름", index_col= None인덱스컬럼여부)
df = pd.read_excel(infile, "january_2015",index_col = None)
print(df)
#df_value : Sale Amount 컬럼의 값이 500.0보다 큰 값을 가지는 행을 조회
df_value = df[df["Sale Amount"].astype(float) > 500.0]
#xlsx파일로 저장
#writer : sales_2015_pd.xlsx 파일을 출력파일로 '일단 설정,지정만 해놓은 상태' openpyxl => xlsx형태
writer = pd.ExcelWriter(outfile, engine="openpyxl") # 내가 판다스로부터 outfile이름으로 엔진은 openpyxl모듈로
#writer에다가 df_value의 내용을 저장할거야. 시트이름은 "jan_15_out"으로 하고, 인덱스값은 없어.
# df_value의 데이터를 writer파일에 "jan_15_out"시트 이름으로 저장(인덱스 표시 x)
df_value.to_excel(writer, sheet_name="jan_15_out", index=False)
#writer에 저장된 상태.
#다른시트이름으로 추가해서 저장도 가능.
writer.save()
#마무리. 파일생성.12. excel _ 6
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Feb 15 15:49:41 2021
@author: 2016005
excelex6.py : pandas를 이용해서 xlsx파일 읽기(여러개의 시트 다 읽기)
1. xlsx 파일의 모든 sheet를 읽기 => 하나의 시트로 합침
"""
import pandas as pd
infile = "sales_2015.xlsx"
df = pd.read_excel(infile, sheet_name=None, index_col = None)
# 그냥 엑셀을 읽어오는데, 시트이름 지정안하고 인덱스 x
row_output = []
#모든 시트에 있는 데이터들을 전부다 저장하기 위한 변수
# df.items() : 시트정보.
# worksheet_name : sheet이름 임.
# data : sheet 데이터
for worksheet_name, data in df.items(): #데이터프레임형태로 들어옴.
print("====",worksheet_name,"====")
row_output.append(data[data["Sale Amount"].replace("$","").replace(",","").astype(float) > 200.0])
#데이터에 조건을 준 것.(Sales Aoumnt컬럼의 값에 $ , 없애고, float형태로 만들어서 200보다 큰 데이터만)
# astype
'''
pd.concat : row_output 은 리스트. sheet에 의해서 모든데이터를 가지고 있는 놈.
을 붙여서 여러개의 데이터를 연결하는데,
axis 행으로 붙일지 열로 붙일지 결정(0,1)
axis=1 : column에 연결해
axis=0 : row에 연결해
'''
filtered_row = pd.concat(row_output, axis=0, ignore_index=True)
#filtered_row : 모든 sheet에서 조건에 맞는 데이터들을 연결해서 저장한 것..
writer = pd.ExcelWriter("sales_all_2015.xlsx", engine="openpyxl")
#
filtered_row.to_excel(writer, sheet_name="sale_2015", index=False)
writer.save()
===========exam============
1. exam _ 1
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Feb 15 14:50:50 2021
@author: 2016005
exam1.py : ssec1804.xls 파일에서 1.남자, 1.여자 sheet의 데이터를
ssec1804mf.xls파일에 sheet이름 남자,여자 로 데이터 저장하기
"""
from xlrd import open_workbook
from xlwt import Workbook
infile = "ssec1804.xls"
outfile = "ssec1804mf.xls"
outworkbook = Workbook()
'''
out_sheet = outworkbook.add_sheet("남자")
with open_workbook(infile) as workbook:
worksheet = workbook.sheet_by_name("1.남자")
for rindex in range(worksheet.nrows):
for cindex in range(worksheet.ncols):
out_sheet.write(rindex, cindex, worksheet.cell_value(rindex,cindex))
print(out_sheet)
out_sheet = outworkbook.add_sheet("여자")
with open_workbook(infile) as workbook:
worksheet = workbook.sheet_by_name("1.여자")
for rindex in range(worksheet.nrows):
for cindex in range(worksheet.ncols):
out_sheet.write(rindex, cindex, worksheet.cell_value(rindex,cindex))
print(out_sheet)
outworkbook.save(outfile)
'''
'''
sheets = ["남자","여자"]
for i in range(0,len(sheets)):
out_sheet = outworkbook.add_sheet(sheets[i])
with open_workbook(infile) as workbook:
worksheet = workbook.sheet_by_name("1."+sheets[i])
for rindex in range(worksheet.nrows):
for cindex in range(worksheet.ncols):
out_sheet.write(rindex, cindex, worksheet.cell_value(rindex,cindex))
print(out_sheet)
outworkbook.save(outfile)
'''
##선생님 코드(def이용한 방법)##
def makesheet(output_sheet):
for row_index in range(worksheet.nrows):
for column_index in range(worksheet.ncols):
output_sheet.write(row_index, column_index, worksheet.cell_value(row_index, column_index))
print(worksheet.cell_value(row_index, column_index))
infile = "ssec1804.xls"
outfile = "ssec1804mf.xls"
worksheet = None # 전역변수로 선언함.
outworkbook = Workbook() # 빈껍데기. 출력될 xls파일의 내용
# sheet추가
output_sheet_male = outworkbook.add_sheet("남자")
output_sheet_female = outworkbook.add_sheet("여자")
with open_workbook(infile) as workbook: #workbook : ssec1804.xls의 모든 데이터
worksheet = workbook.sheet_by_name("1.남자") #worksheet : 1.남자 sheet데이터. 이 내용을 가지고 def실행
makesheet(output_sheet_male) # 남자 시트에 대한 작업 시행
worksheet = workbook.sheet_by_name("1.여자")
makesheet(output_sheet_female)
outworkbook.save(outfile)
2. exam _ 2
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Feb 15 16:08:41 2021
@author: 2016005
exam2.py : sales_2015.xlsx 파일에서
sheet=january_2015 인 sheet의 Customer Name컬럼의 값이 J로 시작하는 행만
선택해서 sale_2015_J.xlsx 파일로 저장하기
시트이름은 똑같이.
"""
import pandas as pd
infile = "sales_2015.xlsx"
df = pd.read_excel(infile, "january_2015", index_col = None)
row_output= df[df["Customer Name"].str.startswith("J")]
writer = pd.ExcelWriter("sales_2015_J.xlsx", engine="openpyxl")
row_output.to_excel(writer, sheet_name="sales_2015_J", index=False)
writer.save()
'''
'''===========test=============
1. test _ 1
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Feb 15 16:50:19 2021
@author: 2016005
test1
1. sales_2013.xlsx 파일 중
Purchase Date 컬럼의 값이
"01/24/2013"과 "01/31/2013" 인 행만 sales_2013_01.xlsx 파일로 저장하기
2. sales_2013.xlsx 파일의
january_2013 sheet의 중
열이 "Customer Name", "Sale Amount" 컬럼만 sales_2013_amt.xlsx 파일로 저장하기
3. sales_2013.xlsx 파일의
모든 sheet의 열이 "Customer Name", "Sale Amount" 컬럼만
sales_2013_allamt.xlsx 파일로 저장하기
"""
import pandas as pd
infile = "sales_2013.xlsx"
df = pd.read_excel(infile, sheet_name=None, index_col = None)
row_output = []
cond = ["01/24/2013","01/31/2013"] ##조건이 두개면, list로 넣고 isin을 쓴다.
for worksheet_name, data in df.items(): #데이터프레임형태로 들어옴.
print("====",worksheet_name,"====")
print(data[data["Purchase Date"].isin(cond)])
row_output.append(data[data["Purchase Date"].isin(cond)])
filtered_row = pd.concat(row_output, axis=0, ignore_index=True)
writer = pd.ExcelWriter("sales_2013_01.xlsx", engine="openpyxl")
filtered_row.to_excel(writer, sheet_name="sale_2013", index=False)
writer.save()2. test _ 2
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Feb 15 17:31:20 2021
@author: 2016005
test2
2. sales_2013.xlsx 파일의
january_2013 sheet 중
열이 "Customer Name", "Sale Amount" 컬럼만 sales_2013_amt.xlsx 파일로 저장하기
--->pandas에서 컬럼만 선택
"""
import pandas as pd
infile = "sales_2013.xlsx"
df = pd.read_excel(infile, "january_2013", index_col=None)
df_value = df.loc[:,["Customer Name","Sale Amount"]]
print(df_value)
#Excelwriter 설정
writer = pd.ExcelWriter("sales_2013_amt.xlsx", engine="openpyxl")
#to_excel(설정한writer, 시트이름, 인덱스표시여부)
df_value.to_excel(writer, sheet_name="january_2013",index=False)
#파일 저장
writer.save()3. test _ 3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Feb 15 17:49:13 2021
@author: 2016005
test3
3. sales_2013.xlsx 파일의
모든 sheet의 열이 "Customer Name", "Sale Amount" 컬럼만
sales_2013_allamt.xlsx 파일로 저장하기
"""
import pandas as pd
infile = "sales_2013.xlsx"
df = pd.read_excel(infile, sheet_name=None, index_col=None)
df_value = []
for sheetname, data in df.items():
print(sheetname)
#print(data.loc[:,["Customer Name","Sale Amount"]])
df_value.append(data.loc[:,["Customer Name","Sale Amount"]])
print(df_value)
filtered_row = pd.concat(df_value,axis=0,ignore_index=False)
writer = pd.ExcelWriter("sales_2013_allamt.xlsx", engine="openpyxl")
filtered_row.to_excel(writer,sheet_name="sales_2013_allamt",index=False)
writer.save()4. test _ 4
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Feb 16 09:44:23 2021
@author: 2016005
test4.py : sales_2013.xlsx 파일의 모든 sheet의
열이 "Customer Name", "Sale Amount"컬럼만
sales_2013_alamtxlsx파일로 저장(시트는 그대로 각각 시트에 저장)
"""
import pandas as pd
infile = "sales_2013.xlsx"
outfile = "sales_2013_allamt.xlsx"
writer = pd.ExcelWriter(outfile)
df = pd.read_excel(infile, sheet_name=None, index_col = None)
for worksheet_name, data in df.items():
#data: 각 sheet의 데이터 저장 변수. for문이다.
#worksheet_name : 각sheet의 이름
print("===",worksheet_name,"===")
data_value = data.loc[:,["Customer Name","Sale Amount"]]
#writer : excel파일
#to_excel() : 읽어온 sheet를 추가한다(writer에. )
data_value.to_excel(writer, sheet_name=worksheet_name,index=False)
#sheet를 그대로 들고오는 방법↑(for문 안에서 to_excel한다.)
writer.save()반응형
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