Pandas와 NumPy는 파이썬에서 데이터를 다루는 데 유용한 라이브러리입니다. 이 블로그에서는 Pandas와 NumPy를 사용하여 데이터를 저장하고 불러오는 방법에 대해 설명하겠습니다.

Pandas로 데이터 저장하기

Pandas를 사용하여 데이터를 저장하려면 to_csv 메서드를 사용합니다. 이 메서드를 사용하여 데이터프레임을 CSV 파일로 저장할 수 있습니다.

예를 들어, 다음은 데이터프레임을 CSV 파일로 저장하는 예입니다.

import pandas as pd

# DataFrame 생성
data = {'이름': ['철수', '영희', '민수'], '나이': [25, 30, 22]}
df = pd.DataFrame(data)

# CSV 파일로 저장
df.to_csv('data.csv', index=False)

위 코드에서 to_csv 메서드는 data.csv라는 파일에 데이터프레임을 저장합니다.

Pandas로 데이터 불러오기

파일에서 데이터를 불러오려면 read_csv 함수를 사용합니다. 이 함수를 사용하여 CSV 파일을 데이터프레임으로 불러올 수 있습니다.

다음은 CSV 파일에서 데이터를 불러오는 예제입니다.

import pandas as pd

# CSV 파일에서 데이터 불러오기
df = pd.read_csv('data.csv')

# 데이터 확인
print(df)

위 코드에서 read_csv 함수는 data.csv 파일에서 데이터를 읽어와 데이터프레임으로 변환합니다.

NumPy로 데이터 저장하기

NumPy를 사용하여 데이터를 저장하려면 savetxt 함수를 사용합니다. 이 함수를 사용하여 배열을 텍스트 파일로 저장할 수 있습니다.

다음은 배열을 텍스트 파일로 저장하는 예제입니다.

import numpy as np

# 배열 생성
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 텍스트 파일로 저장
np.savetxt('data.txt', arr)

위 코드에서 savetxt 함수는 data.txt라는 파일에 배열을 저장합니다.

NumPy로 데이터 불러오기

텍스트 파일에서 데이터를 불러오려면 loadtxt 함수를 사용합니다. 이 함수를 사용하여 텍스트 파일에서 배열을 불러올 수 있습니다.

다음은 텍스트 파일에서 데이터를 불러오는 예제입니다.

import numpy as np

# 텍스트 파일에서 데이터 불러오기
arr = np.loadtxt('data.txt')

# 데이터 확인
print(arr)

위 코드에서 loadtxt 함수는 data.txt 파일에서 데이터를 읽어와 배열로 변환합니다.

이상으로 Pandas와 NumPy를 이용한 데이터 저장과 불러오기 기능에 대해 알아보았습니다. Pandas를 사용하면 데이터프레임을 CSV 파일로 저장하고 불러올 수 있고, NumPy를 사용하면 배열을 텍스트 파일로 저장하고 불러올 수 있습니다. 데이터를 효율적으로 저장하고 불러오는 데에 이러한 라이브러리들을 활용할 수 있습니다.