Pandas 하드코딩 데이터 입력

1 개요

Pandas 하드코딩 데이터 입력

Pandas 파일 대신 문자열로 데이터 입력

• 파일에서 읽어오는 것이 일반적이지만, 여기서는 소스코드에 직접 작성하는 방법을 알아보자.

2 텍스트

2.1 CSV(콤마 구분자) 형식

import io
import pandas as pd
csv = """
Sepal.Length,Petal.Length,Species
5.1, 1.4, setosa
4.9, 1.4, setosa
4.7, 1.3, setosa
"""
df = pd.read_csv(io.StringIO(csv))
df

2.2 TSV(탭 구분자) 형식

import pandas as pd
import io
tsv = """
Sepal.Length	Petal.Length	Species
5.1	1.4	setosa
4.9	1.4	setosa
4.7	1.3	setosa
"""
df = pd.read_csv(io.StringIO(tsv),sep='\t')
df

import pandas as pd
tsv = """
Sepal.Length	Petal.Length	Species
5.1	1.4	setosa
4.9	1.4	setosa
4.7	1.3	setosa
"""
df = pd.DataFrame([x.split('\t') for x in tsv.strip().split('\n')[1:]],columns=[x for x in tsv.strip().split('\n')[0].split('\t')])
df

3 DataFrame

3.1 리스트 스타일 ★

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([
[5.1, 1.4, "setosa"],
[4.9, 1.4, "setosa"],
[4.7, 1.3, "setosa"],
],columns=['Sepal.Length', 'Petal.Length', 'Species'])
df

df = pd.DataFrame(columns =
  ['Sepal.Length','Petal.Length','Species'], data = [
  [ 5.1          , 1.4          ,'setosa' ],
  [ 4.9          , 1.4          ,'setosa' ],
  [ 4.7          , 1.3          ,'setosa' ],
])
df

3.2 딕셔너리 스타일 ★

df = pd.DataFrame({
'Sepal.Length': [5.1, 4.9, 4.7],
'Petal.Length': [1.4, 1.4, 1.3],
'Species': ["setosa","setosa","setosa"],
})
df

4 같이 보기

• Pandas 인터넷에서 CSV 데이터 받기
• R 하드코딩 데이터 입력
• 브라이틱스 Python Script 하드코딩 데이터 입력

5 참고

• https://stackoverflow.com/questions/22604564/how-to-create-a-pandas-dataframe-from-a-string