excel 파일을 읽어서 Dataframe으로 변환

Python에서 Excel 파일을 DataFrame으로 변환하기 위해 pandas 라이브러리를 주로 사용합니다. 이 과정은 매우 간단하며, pandas의 read_excel 함수를 이용하여 수행할 수 있습니다. 다만, Excel 파일을 읽기 위해서는 openpyxl (.xlsx 파일용) 또는 xlrd (.xls 파일용) 같은 추가 라이브러리가 필요할 수 있습니다. 최근 버전의 pandas에서는 .xlsx 파일을 읽기 위해 openpyxl을 추천합니다.

 

먼저 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다. 아직 pandas와 openpyxl을 설치하지 않았다면, 다음 명령어를 통해 설치할 수 있습니다:

% pip install pandas openpyxl

# 설치확인
% pip list | grep openpyxl      
openpyxl                      3.0.10
%

 

그 후, Excel 파일을 DataFrame으로 변환하는 과정은 다음과 같습니다:

import pandas as pd

# Excel 파일 경로
file_path = 'path_to_your_excel_file.xlsx'

# Excel 파일을 DataFrame으로 읽기
df = pd.read_excel(file_path)

# DataFrame 확인
print(df)

 

read_excel 함수는 여러 매개변수를 제공하는데, 이를 통해 다양한 요구 사항에 맞게 Excel 파일을 읽을 수 있습니다. 예를 들어, 특정 시트를 읽거나, 열의 범위를 지정하거나, 특정 행을 헤더로 사용하는 등의 설정이 가능합니다.

특정 시트를 읽으려면 sheet_name 매개변수를 사용합니다:

# 'Sheet2'라는 이름의 시트를 읽기
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name='Sheet2')

 

sheet_name에 시트의 인덱스를 전달할 수도 있으며, None을 전달하면 모든 시트를 사전 형태로 읽어옵니다.

헤더가 없는 Excel 파일을 읽으려면, header=None을 설정합니다:

# 헤더가 없는 Excel 파일을 읽기
df = pd.read_excel(file_path, header=None)

 

특정 컬럼만 읽으려면 usecols 매개변수에 열 이름이나 열 번호의 범위를 지정합니다:

# A열과 C열만 읽기
df = pd.read_excel(file_path, usecols='A,C')
# 또는 열 번호로 지정(0부터 시작)
df = pd.read_excel(file_path, usecols=[0, 2])

 

이러한 방법을 통해 Python에서 Excel 파일을 쉽게 DataFrame으로 변환하고, pandas를 활용하여 다양한 데이터 분석 작업을 수행할 수 있습니다.