[파이썬_응용]5-4. 개인 및 공통 가계부 - Pandas로 자료 편집하기(3)

[파이썬_응용/가계부][5-4. 개인 및 공통 가계부-블로그 요약]

파이썬으로 개인 및 공통 가계부를 작성하기 위하여 Pandas로 자료를 편집하는 방법에 대해서 설명함.

[파이썬_응용]5-4. 개인 및 공통 가계부;  Pandas로 자료 편집하기(3)

이번에는 지난번에 업로드 했던 가계부의 세부적인 설명 4번째 내용입니다.

지난시간에 이어서 Pandas를 사용하여 자료를 편집하겠습니다.

이번에는 입력된 자료에서 의, 식, 주, 기타로 구분하여 추출하는 방법에 대해서 진행하겠습니다.

(3번째에 고정비, 가공비, 급작스러운 비용으로 구분한 방법과 동일함.)

 

[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]

1. 의, 식, 주 기타로 구분하여 편집

입력된 값을 Pandas에 내장된 함수로 편집을 진행합니다.

이번에도 공통가계부는 같은 방식으로 생략하겠습니다.

(공통가계부에서는 groupby가 아니라 resample 방식을 사용하였으나, groupby방법을 추천함.)

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) 의 - group_p3_1

2) 식 - group_p3_2

3) 주 - group_p3_3

4) 기타 - group_p3_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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