Python을 사용하여 CSV 파일을 효율적으로 병합하는 방법을 알아보세요. 이 포괄적인 가이드는 Python에서 CSV 파일을 결합하여 원활한 데이터 통합 및 구성을 보장하는 원활한 기술을 보여줍니다. 최적의 CSV 파일 관리를 위한 단계별 자습서를 살펴보세요.
Equipment list
Here you can find the list of equipment used to create this tutorial.
This link will also show the software list used to create this tutorial.
관련 튜토리얼 – 파이썬
이 페이지에서 파이썬과 관련된 자습서 목록에 빠르게 액세스할 수 있습니다.
CSV 파일이란?
CSV(쉼표로 구분된 값) 파일은 스프레드시트 또는 데이터베이스와 같은 표 형식 데이터를 저장하는 데 사용되는 간단한 파일 형식입니다. CSV 파일의 각 행은 표의 행을 나타내며 개별 데이터 필드는 쉼표로 구분됩니다.
CSV 파일을 사용하는 이유는 무엇입니까?
CSV 파일은 일반적으로 단순성과 호환성을 위해 사용되므로 서로 다른 시스템 간에 데이터를 쉽게 교환할 수 있습니다. 가볍고 사람이 읽을 수 있으며 기본 텍스트 편집기나 스프레드시트 소프트웨어를 사용하여 조작할 수 있습니다.
CSV 파일을 결합하는 이유는 무엇입니까?
여러 소스의 데이터를 통합하고 통합하려면 CSV 파일을 결합해야 하는 경우가 많습니다. 포괄적인 데이터 분석을 용이하게 하고, 데이터 구성을 강화하며, 서로 다른 데이터 세트에서 인사이트를 도출하는 프로세스를 단순화합니다. 이 프로세스는 다양한 분석 목적과 비즈니스 운영을 위한 통합 데이터 세트를 만드는 데 매우 중요합니다.
자습서 Python – CSV 파일 결합
2개의 CSV 파일을 만듭니다.
PANDAS 라이브러리를 설치합니다.
CSV 파일을 읽습니다.
CSV 파일을 결합합니다.
Python은 NAME 열을 키로 사용하여 두 개의 데이터 프레임을 병합합니다. 두 데이터 프레임의 NAME 열 값을 기반으로 데이터 프레임을 결합합니다.
새 CSV 파일을 작성합니다.
다음은 새 CSV 파일 내용입니다.
다음은 완전한 Python 스크립트입니다.
결론
Python의 CSV 파일 병합 기능으로 데이터 관리 숙련도를 높이세요. 데이터 분석 작업을 강화하고 워크플로우 효율성을 간소화합니다. 포괄적인 통찰력과 전략적 의사 결정을 위해 간소화된 데이터 통합의 잠재력을 최대한 활용하십시오.
