알면 유용한 파이썬 문법 (1) 파이썬 파일 저장하기, 패키지 사용하기, 포맷팅

ny:D 2024. 5. 7. 15:44

import pandas as pd
df = pd.read_csv('file.csv')

python
import pandas as pd
df = pd.read_excel('file.xlsx')

import pandas as pd
df = pd.read_csv('file.txt', delimiter='\t')

→ 만약 탭으로 구분되어 있다면 `delimiter='\t'`를 사용합니다.

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv(파일 경로, index = False)

with open(텍스트파일 저장할 경로, 'w') as 파일명:
    for key, item in data.items():
        textfile.write(str(key) + " : " + str(item) + '\n')

→ key 와 item을 각각 string 형태로 변환한 뒤 한 줄 씩 띄워서(\n) 저장

😃 패키지 : 관련된 여러 개의 모듈을 포함하는 디렉토리

import 패키지명 as 별명

→ 다음과 같이 패키지에 있는 특정 함수를 불러올 수도 있음

from sklearn.datasets import load_iris

🧐 데이터 분석 패키지

🐼 Pandas : 데이터 조작과 분석을 위한 라이브러리로, 데이터를 효과적으로 조작하고 분석할 수 있도록 도와줌

import pandas as pd

🥧 numpy : 과학적 계산을 위한 핵심 라이브러리로, 다차원 배열과 행렬 연산을 지원

import numpy as np

🎨 데이터 시각화 패키지

📊 matplotlib : 데이터 시각화를 위한 라이브러리로, 다양한 그래프와 플롯을 생성할 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt

🦭 seaborn : Matplotlib을 기반으로 한 통계용 데이터 시각화 라이브러리로, 보다 간편하고 아름다운 시각화를 제공

import seaborn as sns

🧠 딥러닝

🌊 Tensorflow : 딥러닝 및 기계 학습을 위한 오픈소스 라이브러리로, 구글에서 개발했습니다. 그래프 기반의 계산을 통해 수치 계산을 수행하며, 신경망을 구축하고 학습할 수 있다.

import tensorflow as tf

🔥 Pytorch : 딥러닝을 위한 오픈소스 라이브러리로, Facebook에서 개발했습니다. 동적 계산 그래프를 사용하여 신경망을 구축하고 학습할 수 있다.

import torch
import torch.nn as nn

x 가 10이라고 할 때, `변수 x의 값은 (10)입니다.`라는 문장을 출력해보자. (단, x값에 따라 변화해야한다.)

파이썬 3.6 이상에서만 가능

x = 10
print(f"변수 x의 값은 {x}입니다.")

→ 따옴표 앞에 f를 작성해주고 포맷팅할 값(이 경우 x)을 중괄호{} 안에 넣어준다.

x = 10
print("변수 x의 값은 {}입니다.".format(x))

→ 따옴표 안에 출력할 포맷을 입력하고, 포맷팅할 값(이 경우 x)의 자리에 {}중괄호를 입력한다.

→ 해당 문장의 뒤에 `.format(포맷팅할 값)`을 넣어주면 완성

x = 10
print("변수 x의 값은 %d입니다." % (x))

→ 따옴표 안에 출력할 포맷을 입력하고, 포맷팅할 값의 자리에 %s 또는 %d(문자인 경우 %s, 숫자인 경우 %d)를 입력한다.

→ 해당 문장의 뒤에 `% (포맷팅할 값)`을 넣어주면 완성