다양한 형식으로 데이터 저장

CSV 파일로 저장

- 절대경로 : C:~ , D:/ Window경우 드라이브부터 전체 경로

- 상대경로 : 현재 파일 기준 경로 설정

. 의미 - 현재 위치 (예) ./파일명 -> 현재 위치와 같은 위치인 파일
.. 의미 - 현재 바로 위 (예) ../파일명, ../폴더명/파일명 -> 현재 위치보다 한 단계 위인 위치

• 상대 경로

FILE_CSV_R = './data1.csv'     # 상대경로(현재위치)    ..->(현재위치 바깥)
FILE_CSV_R2 = '../data1.csv'

• 절대 경로

FILE_CSV_A = r'C:\Users\KDP-519\OneDrive\바탕 화면\KDT7\02_PANDAS\D0121\data2.csv'

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DataFrame => CSV 저장

- 행 인덱스 라벨 설정 => index_label 매개변수

• index_label='No' 인덱스 젤 위에 'No' 표시됨

dataDF.to_csv(FILE_CSV_R, index_label='No')

- 데이터 구분자 변경 => sep 매개변수 [기본] 쉼표(,)

dataDF.to_csv(FILE_CSV_A, sep=':')

- DataFrame의 인덱스 저장하지 않기 설정 => index 매개변수 = False

- DataFrame의 칼럼명 저장하지 않기 설정 => header 매개변수 = False

- DataFrame의 파일 쓰기 모두 설정

• mode 매개변수 'w' : 파일 존재 시 내용 지우고 쓰기
• mode 매개변수 'a' : 파일 존재 시 내용 끝에 추가해서 쓰기

dataDF.to_csv(FILE_CSV_R2, index=False, header=False, mode='a')

- Series => CSV 파일로 저장

dataSR1.to_csv(FILE_CSV_R, index_label='NO')
dataSR1.to_csv(FILE_CSV_R2, index=False)

- DataFrame => JSON 저장

FILE_JSON = './data1.json'

dataDF.to_json(FILE_JSON)

#### - JSON => DataFrame 로딩

jsonDF = pd.read_json(FILE_JSON)
jsonDF

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>## DataFrame => EXCEL 저장

%pip install openpyxl
FILE_EXCEL = './data1.xlsx'
dataDF.to_excel(FILE_EXCEL, index_label=False, header=False)

#### - 파일의 첫번째 줄 => [기본] 칼럼으로 설정
#### - 파일의 첫번째 줄 => 칼럼명이 아닌 경우 => heaader 매개변수 None

excelDF = pd.read_excel(FILE_EXCEL, header=None) # 헤더가 없는 경우 읽을 때도 head=None으로 설정해야 함! 첫줄을 칼럼명으로 잡기 때문에 데이터가 칼럼명으로 들어가게 됨!!
excelDF