pandas로 평면 파일을 DataFrame으로 가져오기 (2)
이전 연습 문제에서는 평면 파일을 pandas DataFrame으로 가져오는 방법을 살펴봤어요. 보너스로, .to_numpy() 메서드를 사용하면 해당 numpy 배열을 손쉽게 얻을 수 있죠. 이제 digits.csv로 제공되는 MNIST 데이터셋을 사용해 이를 직접 해보겠습니다.
이 연습 문제에서 유용하게 쓸 수 있는 pd.read_csv()의 인자들은 다음과 같아요:
nrows는 파일에서 읽을 행의 개수를 지정합니다. 예를 들어,nrows=10은 처음 10개 행만 가져옵니다.header는 열 이름으로 사용할 행 번호를 받아들이며, 데이터의 시작 지점을 표시합니다. 파일에 헤더 행이 없다면header=None으로 설정하세요. 그러면pandas가 0부터 시작하는 정수 열 이름(예: 0, 1, 2, …)을 자동으로 지정합니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python에서 데이터 가져오기 입문
연습 안내
- 함수
pd.read_csv()를 사용해 파일의 처음 5개 행을 DataFrame으로 가져오고, 결과를data에 할당하세요. 이때nrows와header인자를 사용해야 합니다. 이 파일에는 헤더 행이 없다는 점에 유의하세요. - 생성된 DataFrame
data로부터numpy배열을 만들어data_array에 할당하세요. print(type(data_array))를 실행해data_array의 데이터 타입을 출력하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Assign the filename: file
file = 'digits.csv'
# Read the first 5 rows of the file into a DataFrame: data
data = ____(____, ____, ____)
# Build a numpy array from the DataFrame: data_array
data_array = ____
# Print the datatype of data_array to the shell
print(type(data_array))