|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
|
df1 = pd.read_excel('C:\\pytest\\Data_org_test.xlsx',sheet_name='test')
# 데이터 딕셔너리
Data_Org1 = {}
for Freq in set(df1['Freq']):
Data_Org1[Freq] = {}
for i,NAME in tqdm(enumerate(df1[df1['Freq']==Freq]['NAME'])):
df= pd.read_excel('C:\\pytest\\Data_org.xlsx',sheet_name=Freq)
all_data = []
for x in range(0,len(df.columns),2):
temp_df = []
temp_df = df[[df.columns[x], df.columns[x+1]]]
temp_df = temp_df.fillna(method='bfill').dropna()
temp_df.columns = ['Date', 'Data']
all_data.append(temp_df)
Data_Org1[Freq][df1[df1['Freq']==Freq].iloc[i]['NAME']]= all_data[i]
|
cs |
위 코드의 목적은 한 엑셀 파일에 일간, 주간, 월간 데이터가 별도 시트에 있을 경우
일간, 주간, 월간 키워드에 따라 데이터 딕셔너리를 만들기 위함이다.
위 코드를 이해한다면 3중 for 문, enumerate, 데이터 딕셔너리가 어떤 식으로 동작하는지 알 수 있다.
또한 set을 이해하는데도 도움이 된다.
1. df1
2. Data_Org1
3. data_orgData_Org1['일간']['coffee']
