외부 파일 읽어오기 - 2 (Excel, JSON)

이번 글에서는 Excel과 JSON 파일을 읽어오는 방법을 알아보고자 한다.

 

Excel과 JSON 파일은 앞에서 살펴본 CSV와 읽어오는 방법이 거의 비슷하다.

---

Excel 파일 읽어오기

Excel 파일의 행과 열은 데이터프레임의 행, 열로 일대일 대응된다. read_excel() 함수의 사용법은 앞에서 살펴본 read_csv() 함수와 거의 비슷하다. header, index_col 등 대부분의 옵션을 그대로 사용할 수 있다.

 

Excel 파일 -> 데이터프레임: pandas.read.excel("파일 경로(이름)")

 

다음의 Excel 파일은 남북한의 발전량을 정리한 통계자료이다.

남북한발전전력량

 

header 옵션을 달리한 두 가지 df1, df2를 출력하는 코드입니다.

import pandas as pd

file_path = './read_csv.csv'

df1 = pd.read_excel('./남북한발전전력량.xlsx') # header = 0 (default 옵션)
df2 = pd.read_excel('./남북한발전전력량.xlsx', header=None)

print(df1)
print('\n')
print(df2)

 

실행 결과

Spyder에서 코드를 실행한 결과 모든 값을 읽어오는 것은 잘 동작하였지만 출력 형태가 깔끔하지는 않았다. 출력 형태도 따로 지정을 해줘야 하는지 혹은 값을 읽어오는 것에 의미를 두는 게 맞는지 모르겠다. 

 

jupyter notebook에서는 따로 출력 양식을 지정해 주지 않아도 깔끔하게 나왔다.

 

---

JSON 파일

JSON 파일은 데이터 공유를 목적으로 개발된 특수항 파일 형식이다. 파이썬 딕셔너리와 비슷하게 'key : value' 구조를 가지며, 구조가 중첩되는 방식에 따라 다르게 적용한다.

 

JSON 파일 -> 데이터프레임: pandas.read_json("파일 경로(이름)")

 

json 파일

파이썬 패키지의 출시년도, 개발자, 오픈소스 정보가 들어있는 위 json 파일을 읽어오는 코드는 아래와 같다.

read_json() 함수를 사용하여 json 파일을 데이터프레임으로 변환하면 된다. 

 

import pandas as pd

df = pd.read_json('./read_json.json')
print(df)
print('\n')
print(df.index)

 

실행 결과

 

"name" 데이터 ("pandas", "Numpy", "matplotlib")가 인덱스로 지정된다.