[Python pandas] Python으로 엑셀 데이터 불러와서 DataFrame으로 만들기 (How to read Excel data using Python pandas)

이번 포스팅에서는 Python pandas의 read_excel() 함수를 사용하여 '엑셀 쉬트 데이터셋 (Excel sheet dataset)을 읽어와서 pandas DataFrame으로 만드는 방법'을 소개하겠습니다. 

아래의 첨부 파일은 예제로 사용할 'sales_per_region.xlsx. 라는 이름의 Excel file 입니다. 

sales_per_region.xlsx

위의 엑셀 자료를 읽어와서 Python pandas의 DataFrame으로 만들 때 아래의 요건을 충족시키고자 합니다. 

(1) 엑셀 자료로 부터 읽어올 데이터셋은 'Sheet1' 이름의 첫번째 쉬트에 있으며, 3행 A열 부터 ~ 10행 D열까지의 Cell에 있는 데이터입니다.  (sheet_name = 'Sheet1', header = 2)

(2) '3행은 칼럼 이름(header)'이며, 'A열의 'id' 칼럼은 index로 사용'하고자 합니다. (header = 2, index_col='id')

(3) 'region' 칼럼은 문자열(string), 'sales_representative' 칼럼은 정수형(integer), 'sales_amount' 칼럼은 부동소수형(float)의 데이터 형태(data type)입니다. (dtype = {'region': str, 'sales_representative': np.int64, 'sales_amount': float})

(4) pandas DataFrame으로 불러왔을 때 'sales_amount' 칼럼에 천 단위 구분 기호 콤마(',')는 없애고 싶습니다. (thousands = ',')

(5) 총 읽어올 행의 개수(number of rows)는 10개로 한정하고 싶습니다. (nrows=10)

(6) 11번째 행에 '# ignore this line' 처럼 '#' (comment character) 으로 시작하면 그 뒤의 행 전체는 무시하고자 합니다. (comment = '#')

# import libraries  import numpy as np  import pandas as pd  import os # set directory with yours  base_dir = 'D:/admin/Documents'  excel_file = 'sales_per_region.xlsx'  excel_dir = os.path.join(base_dir, excel_file) # read a excel file and make it as a DataFrame  df_from_excel = pd.read_excel(excel_dir, # write your directory here                               sheet_name = 'Sheet1',                                header = 2,                                #names = ['region', 'sales_representative', 'sales_amount'],                                dtype = {'region': str,                                           'sales_representative': np.int64,                                           'sales_amount': float}, # dictionary type                               index_col = 'id',                                na_values = 'NaN',                                thousands = ',',                                nrows = 10,                                comment = '#')

혹시 엑셀 자료에 칼럼 이름(header)가 없다면 names = ['region', 'sales_representative', 'sales_amount'] 이런식으로 직접 칼럼 이름을 입력해주면 됩니다. 데이터가 있는 행과 열은 pandas가 알아서 찾아서 지정해주며, 데이터 형태(data type)도 일일이 지정해주지 않아도 알아서 추정을 해서 설정을 해줍니다. 

'sales_per_region.xlsx' 엑셀 파일을 'df_from_excel' 이라는 이름의 DataFrame으로 잘 불러왔습니다. 확인차 index, data type, 'region' 칼럼을 조회해보겠습니다. 제대로 잘 불러온거 맞지요?!

# check index df_from_excel.index Int64Index([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], dtype='int64', name='id') # check data type df_from_excel.dtypes region object sales_representative int64 sales_amount float64 dtype: object # check 'region' column df_from_excel['region'] id 1 seoul 2 inchon 3 busan 4 guangju 5 ulsan 6 sejong 7 jeunju Name: region, dtype: object

많은 도움이 되었기를 바랍니다. 

Python pandas DataFrame을 Excel로 쓰기 (내보내기)를 하는 방법은 https://rfriend.tistory.com/466 를 참고하세요. 

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