[파이썬_응용]5-3. 개인 및 공통 가계부 - Pandas로 자료 편집하기(2)

[파이썬_응용/가계부][5-3. 개인 및 공통 가계부-블로그 요약]

파이썬으로 개인 및 공통가계부를 작성하기 위해여 Pandas로 자료를 편집하는 방법을 설명함.

[파이썬_응용]5-3 개인 및 공통 가계부;  Pandas로 자료 편집하기(2)

이번에는 지난번에 업로드 했던 가계부의 세부적인 설명 3번째 내용입니다.

지난시간에 이어서 Pandas를 사용하여 자료를 편집하겠습니다.

이번에는 입력된 자료에서 고정비, 가공비, 급작스러운 비용으로 구분하여 추출하는 방법에 대해서

진행하겠습니다.

 

[참고 불로그]

5-1. 엑셀파일에서 값 불러오기(Openpyxl, Pandas)

5-1. 엑셀파일에서 값 불러오기(Openpyxl, Pandas)

5-2. 엑셀파일에서 값 불러오기(Pandas)

5-2. 엑셀파일에서 값 불러오기(Pandas)

 

[입력된 자료의 형태]

[출력된 자료의 형태]

고정비, 변동비, 급작스러운 비용으로 구분하여 소비합계 출력

1. 고정, 변동, 급비(급작스러운 비용)로 구분하여 편집

입력된 값을 Pandas에 내장된 함수로 편집을 진행합니다.

공통가계부는 동일한 방법이므로 생략하겠습니다.

1. 그룹별로 합계를 추출하기

-. 입력값에서 'Spending Type'과 "Data"항목을 가져옴.

-. 데이터가 정리가 안되어 있음.

2. 월별로 합계를 추출하기

-. 가져온 입력값에서 "Data"(Key)를 기준으로 월별로 구분하며, 결과는 Spending의 값을 합계로 가져옴.

 

3. 인덱스를 추가하기

-. 인덱스는 쉽게 엑셀에서 행을 표시하는 방법입니다.

-. Pandas를 파로 적용후에는 인덱스가 날짜로 지정되어 있어서 자료를 변경하기가 어려움이 있습니다.

-. 인덱스를 추가함으로써, 날짜를 표의 항목으로 변경함.

 

4. Date에서 연도와 월을 분활하기

-. "0" 이라는 첫번째 열에 연도 항목을 ("%Y" => 2021)의 형태로 출력함.

-. "1" 이라는 두번째 열에 연도 항목을 ("%B" => March)의 형태로 출력함.

-. 필요한 Data를 추출한뒤, 기존의 불필요한 데이터를 삭제함.

("Date"의 열을 삭제)

-. 초기의 "Date"의 형태는 2021-01-31과 같은 형태로 출력이 되지만 엑셀에서 보기 편한 연도, 월별로 구분되는 표의 형태로 만들기 위해 데이터를 편집함.

-. 특정항목만 추출하여 3가지 형태의 표를 만듬.

1) 고정비 - group_p2_1

2) 변동비 - group_p2_2

3) 급비(급작스러운 비용) - group_p2_3

[잠깐만!!]

1. 만든 표에 입력된 항목의 종류를 보기 위한 방법은?

   ex) 'Speding Type'에서 입력된 모든 종류를 출력해줌.

      [입력된 항목]

      [함수]

      [결과]

   

2. Pandas로 엑셀의 필터기능을 사용하기?

   -. Spedning Type에서 Fixed에 해당하는 부분은 추출하여 표시함.

      [함수]

      [결과]

 

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