서울시 구별 병원 현황 분석 - csv 데이터 변환하기

오늘은 다운로드한 txt 파일을 Excel csv데이터로 변환하는 방법을 알아보겠습니다.

 

 

그림2-1 다운로드 받은 병원 파일 내용

 

다운로드한 txt 파일을 열어보면 위의 그림과 같습니다.

 

메모장 파일을 Excel csv로 바꿔보겠습니다.

 

그림2-2 데이터 메뉴에서 텍스트 클릭

 

데이터 메뉴로 들어가서 텍스트를 클릭합니다.

 

본인의 경로에서 해당 데이터를 클릭한 다음 

 

그림2-3 구분 기호로 분리됨을 확인한 후 다음 클릭

 

구분 기호로 분리됨을 클릭하고 다음으로 넘어갑니다.

 

그림2-4 탭만 체크

 

구분 기호는 탭만 체크합니다.

 

쉼표도 하는 일이 더 많지만 이 데이터는 1000 단위 숫자 구별로 쉼표가 들어가 있기 때문에 

 

쉼표도 클릭하면 기준이 맞지 않게 됩니다.

 

본인의 데이터가 어떻게 되어있는지에 따라 다릅니다. 꼭 확인하고 구분 기호를 체크해주세요!!

 

 

그림2-5 일반 설정 후 마침을 클릭

 

열 데이터 서식을 일반으로 해준다음 마침을 클릭합니다.

 

그림2-6 기본설정에서 확인

 

기본으로 설정되어 있는대로 하고 확인을 클릭합니다.

 

그림2-7 txt 파일을 Excel로 옮기기 성공

 

다음과 같이 나왔다면 성공입니다.

 

이제 csv 형식으로 저장해 주겠습니다. 

 

그림2-8 저장 버튼을 누르고 파일 형식을 꼭 csv로 바꿔줍니다.

 

다른 이름으로 저장을 클릭한 후 디렉터리를 정해준 뒤 꼭 파일 형식을 csv로 바꿔줍니다.

 

그림2-9 경고문 예 클릭

 

그러면 위처럼 경고문이 하나 뜰텐데 예 클릭하셔도 괜찮습니다.

 

그림2-10 csv 파일이 생성되었다

 

본인의 디렉토리에 들어가면 해당 csv파일이 저장된 것을 알 수 있습니다.

 

이 과정을 똑같이 인구에도 진행합니다.

 

그림2-11 인구 csv

 

이제 csv 파일로 변환이 끝났습니다.

 

그러나 이대로 바로 python pandas로 불러오기엔 복잡할 것 같습니다,

 

pandas를 이용하기 전에 엑셀 파일에서 전처리를 해주겠습니다.

 

 

그림2-12 구별로 정리한 병원 수 

 

그림 2-12와 같이 구별 와 연도 별로 정리하였습니다.

 

특별한 기술 없이 수작업으로 했습니다.

 

인구의 경우 18년도만 필요한데 10년도부터 저장하는 착오를 했습니다.

 

이 경우 전처리는 pandas에서 충분히 가능하므로 pandas에서 처리하도록 하겠습니다.

 

여기까지가 txt파일을 csv로 변환하는 방법이었습니다.

 

다음 시간부터는 Pandas로 데이터를 불러오고 분석하는 방법을 학습하겠습니다. 감사합니다.