[Python] 2022.12.02 (dict_data 데이터를 이용하여 데이터프레임객체 df 생성하기, supplier_data.csv 파일을 pandas를 이용하여 읽고 Invoice Number,Cost,Purchase Date 컬럼만 df_data.csv 파일에 저장하기, supplier_data..

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1. dict_data 데이터를 이용하여 데이터프레임객체 df 생성하기
 단  index 이름은 r0,r1,r2로 설정
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dict_data = {'c0':[1,2,3], 'c1':[4,5,6], 'c2':[7,8,9], \\
             'c3':[10,11,12], 'c4':[13,14,15]}
#1
import pandas as pd 
df = pd.DataFrame(dict_data,index=['r0','r1','r2'])
print(df)
    
#2    
import pandas as pd 
df = pd.DataFrame(dict_data)
df.index = ["r0","r1","r2"]
df

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2. supplier_data.csv 파일을 
  pandas를 이용하여 읽고 Invoice Number,Cost,Purchase Date
  컬럼만 df_data.csv 파일에 저장하기
'''

import pandas as pd
infile = "data/supplier_data.csv"
df = pd.read_csv(infile) # csv 형식의 파일 읽기

df_inset = df[["Invoice Number","Cost","Purchase Date"]]
print(df_inset)
# index = False : DataFrmae의 index는 파일로 저장 안함
df_inset.to_csv("data/df_data.csv",index=False) # DataFrame 객체를 csv로 저장

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"""
3. supplier_data.csv 파일을 
   pandas를 이용하여 읽고 Purchase Date 컬럼의 값이 1/20/14인 데이터만 
   140120_data.csv 파일로 저장하기
"""

import pandas as pd
infile = "data/supplier_data.csv"
df = pd.read_csv(infile)
df

df.set = df.loc[df["Purchase Date"] == "1/20/14"]
print(df_inset)
df_inset.to_csv("data/140120_data.csv",index=False)

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❓

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4. sales_2015.xlsx 파일의  january_2015 sheet의 중
   "Customer Name", "Sale Amount" 컬럼만 
   sales_2015_amt.xlsx 파일에 january_2015 sheet로 저장하기  
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import pandas as pd
infile = "data/sales_2015.xlsx" # 원본 파일
outfile = "data/sales_2015_amt.xlsx" # 목적 파일
# january_2015 sheet만 읽어 DataFrame 객체로 저장
df = pd.read_excel(infile,"january_2015",index_col=None)
df_value = df[["Customer Name", "Sale Amount"]]
print(df_value)
# 엑셀 파일로 저장
writer = pd.ExcelWriter(outfile)
df_value.to_excel(writer,sheet_name="january_2015",index=False)
writer.save()
writer.close()

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❓

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5. sales_2015.xlsx 파일의  모든 sheet의 
   "Customer Name", "Sale Amount" 컬럼만 
    sales_2015_allamt.xlsx 파일 각각의 sheet로 저장하기  
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import pandas as pd
infile = "data/sales_2015.xlsx"
outfile = "data/sales_2015_allamt.xlsx"
writer = pd.ExcelWriter(outfile) # 엑셀파일
#sheet_name=None : 모든 sheet를 읽기
df = pd.read_excel(infile,sheet_name=None,index_col=None)
# df의 자료형 : 딕셔너리. {"sheet이름":해당 sheet의 데이터(DataFrame)}
for worksheet_name,data in df.items() :
    print("===",worksheet_name,"===")
    data_value = data[["Customer Name", "Sale Amount"]]
    # data_value 값을 엑셀파일에 sheet 추가하여 데이터 저장
    data_value.to_excel(writer,sheet_name=worksheet_name,index=False)
writer.save()
writer.close()

#2 원본 파일의 모든 sheet를 하나의 sheet에 저장하기
import pandas as pd
infile = "data/sales_2015.xlsx"
outfile = "data/sales_2015_allamt.xlsx"
writer = pd.ExcelWriter(outfile) # 엑셀파일
#sheet_name=None : 모든 sheet를 읽기
df = pd.read_excel(infile,sheet_name=None,index_col=None)
row_output = [] # 모든 sheet의 [ "Customer Name", "Sale Amount"] 컬럼만
# df의 자료형 : 딕셔너리. {"sheet이름":해당 sheet의 데이터(DataFrame)}
for worksheet_name,data in df.items() :
    print("===",worksheet_name,"===")
    data_value = data[["Customer Name", "Sale Amount"]]
    # data_value 값을 엑셀파일에 sheet 추가하여 데이터 저장
    row_output.append(data_value)
# row_output : [DataFrame1,DataFrame2,...]
# pd.concat : DataFrame 객체 연결
# axis = 0 : 행을 기준으로 연결
filterd_row = pd.concat(row_output,axis=0,ignore_index=True)
filterd_row.to_excel(writer,sheet_name="sales_2015_allamt",index=False)    
writer.save()
writer.close()