pandas 기초 - csv 파일 생성하기 / numpy ,matplotib 예제 1개씩

pandas에서 csv 파일을 생성하기 전에 numpy와 matplotlib 예제 하나씩 소개하고 시작할 것이다.

 

pip install numpy -> 수치 해석 도구 , numpy는 c언어로 만들어진 수치해석 tool

pip install pandas -> 엑셀처럼 데이터 다루기, pandas는 numpy로 만들어진 tool

pip install matplotlib -> 도표 그리기

 

1. numpy

import numpy as np

a1=[[1,2,3],[4,5,6]]
b1=[[11,12,13],[14,15,16]]

na1 = np.array(a1)
nb1 = np.array(b1)
result= na1+nb1

print(result)
print(result.T)

2. matplotlib 

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Data for plotting
t = np.arange(0.0, 2.0, 0.01)
s = 1 + np.sin(2 * np.pi * t)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(t, s)

ax.set(xlabel='time (s)', ylabel='voltage (mV)',
       title='About as simple as it gets, folks')
ax.grid()

fig.savefig("test.png")
plt.show()

 

3. pandas

import pandas as pd
d = {'col1':[1,2], 'col2':[3,4]}
df = pd.DataFrame(data=d)
print(df)

생성된 표를 엑셀 파일로 만들기

df.to_csv('1.csv') #엑셀 파일로 만들어줌 ,한글깨짐, 자동으로 사용자계정에저장

df.to_csv('C:\\pythonprj\\1.csv',encoding='euc-kr') #경로지정과 한글개짐 방지

위 코드 중 하나를 적용하면 (한글문서가 있는 경우 아래 코드를 추천) 지정경로에 만들어진 엑셀 파일을 확인할 수 있따.

 

여기까지 해서 pandas로 csv파일을 생성하는 것까지 했고 다음 내용은 MySQL 데이터 가져오는것을 할 것이다!