csv_pandas 데이터프레임으로 읽어오기.ipynb

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 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 29,
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    {
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       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>날짜</th>\n",
       "      <th>누적환자수</th>\n",
       "      <th>누적격리해제</th>\n",
       "      <th>일별확진자수</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>04월 25일</td>\n",
       "      <td>10718</td>\n",
       "      <td>8635</td>\n",
       "      <td>10</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>04월 26일</td>\n",
       "      <td>10728</td>\n",
       "      <td>8717</td>\n",
       "      <td>10</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>04월 27일</td>\n",
       "      <td>10738</td>\n",
       "      <td>8764</td>\n",
       "      <td>10</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>04월 28일</td>\n",
       "      <td>10752</td>\n",
       "      <td>8854</td>\n",
       "      <td>14</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>04월 29일</td>\n",
       "      <td>10761</td>\n",
       "      <td>8922</td>\n",
       "      <td>9</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>5</th>\n",
       "      <td>04월 30일</td>\n",
       "      <td>10765</td>\n",
       "      <td>9059</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>6</th>\n",
       "      <td>05월 01일</td>\n",
       "      <td>10744</td>\n",
       "      <td>9072</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "        날짜  누적환자수  누적격리해제  일별확진자수\n",
       "0  04월 25일  10718    8635      10\n",
       "1  04월 26일  10728    8717      10\n",
       "2  04월 27일  10738    8764      10\n",
       "3  04월 28일  10752    8854      14\n",
       "4  04월 29일  10761    8922       9\n",
       "5  04월 30일  10765    9059       4\n",
       "6  05월 01일  10744    9072       4"
      ]
     },
     "execution_count": 29,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "from pandas import read_csv\n",
    "\n",
    "data=read_csv('covid1.csv', encoding='cp949')\n",
    "data"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
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 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
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  "language_info": {
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   "file_extension": ".py",
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   "version": "3.7.6"
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