Python 데이터 세트: 반복 가능한 코드 적용

이 블로그에서는 반복 가능한 코드 또는 함수를 Python 데이터 세트 에 적용하여 동일한 유형의 출력을 생성하는 방법을 배웁니다 . 이렇게 하면 서로 다른 데이터 세트에서 특정 데이터를 가져오는 데 더 효율적이고 노력을 덜 들이는 데 도움이 됩니다. 이 튜토리얼에서는 이전에 예제로 생성한 기존 코드를 활용할 것입니다.

또한 데이터 세트의 원본 버전이 손상되지 않도록 데이터 세트의 복사본을 만드는 방법, 반복 가능한 코드를 사용하여 라이브러리 및 함수를 가져오는 방법, LuckyTemplates에서 시각화를 만드는 방법을 배웁니다 .

이 블로그의 경우 항상 CSV 파일을 가져와서 LuckyTemplates로 가져오는 것이 좋습니다 . 또한 필요한 경우를 대비하여 이 CSV 파일을 가져와 LuckyTemplates에 바로 배치하는 방법도 보여드리겠습니다.

목차

• LuckyTemplates에서 CSV 파일 가져오기
• Python 데이터 세트의 복사본 만들기
• Python 스크립트를 실행하여 데이터 세트 변환
• 데이터 세트 확인
• 반복 가능한 코드를 사용하여 라이브러리 및 함수 가져오기
• 데이터 테이블 생성
• 결론

LuckyTemplates에서 CSV 파일 가져오기

CSV 파일을 LuckyTemplates로 가져오려면 가장 먼저 홈 리본에서 " 데이터 가져오기 " 메뉴를 클릭해야 합니다 .

클릭하면 드롭다운 메뉴가 나타나고 메뉴에서 " Text/CSV " 옵션을 선택해야 합니다 .

" Text/CSV " 옵션을 선택하면 LuckyTemplates로 가져올 파일을 선택할 수 있는 창이 열립니다. 이 예에서는 IMDB Dataset 파일을 사용하겠습니다 . 

IMDB Dataset.csv 파일을 열면 해당 파일 내의 데이터를 표시하는 다른 창이 표시됩니다. 이 파일에는 많은 양의 데이터가 포함되어 있기 때문에 일부 데이터만 미리 볼 수 있습니다.

이 파일에서 가장 먼저 할 일은 파일을 변환하는 것입니다. 그렇게 하려면 창 오른쪽 하단에 있는 " 데이터 변환 " 옵션을 클릭하기만 하면 됩니다.

Python 데이터 세트의 복사본 만들기

이 데이터세트를 변경하기 전에 원본 데이터세트의 복사본을 만드는 것이 중요합니다. 이렇게 하려면 데이터 세트를  마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하기 만 하면 됩니다.

그런 다음 메뉴에서 " 복사 "를 선택합니다.

마지막으로 쿼리 패널 을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭한 다음 옵션에서 " 붙여넣기 "를 선택합니다.

이러한 단계를 적용한 후 쿼리 패널 에 원본 IMDB 데이터 세트 의 복사본이 있어야 합니다 .

Python 스크립트를 실행하여 데이터 세트 변환

CSV 파일을 변환하면 많은 양의 Python 데이터 세트를 더 작은 데이터 세트로 나눌 수 있습니다. 이 파일에 일부 Python 스크립트를 적용하여 이를 수행할 수 있습니다.

그러나 먼저 헤더가 제대로 정렬되어 있는지 확인해야 합니다. 홈 메뉴를 클릭한 다음 " 첫 행을 머리글로 사용 " 옵션을 찾아 클릭합니다.

" 첫 번째 행을 헤더로 사용 " 옵션을 클릭하면 이제 헤더가 " 리뷰 " 및 " 감정 "인 이전 첫 번째 행의 데이터로 변경됩니다.

다음으로 변환 메뉴로 이동하여 옵션의 " 스크립트 " 그룹 에서 " 파이썬 스크립트 실행 " 옵션을 클릭합니다 .

그런 다음 " Python 스크립트 실행 " 창이 팝업됩니다. 이 창에서 사용 중인 현재 파일을 변환하기 위해 원하는 Python 스크립트를 실행할 수 있습니다. 이 예에서는 다음 코드를 실행하여 데이터 세트를 더 작게 만들 것입니다.

데이터 세트에서 .iloc 함수를 사용하여 IMDB 데이터 세트에서 특정 행과 열을 선택했습니다. 그런 다음 매개변수에서 IMDB 데이터 세트의 처음 500개 행 과 모든 열을 모두 선택했습니다 . " dataset " 이라는 변수에 저장했습니다 .

스크립트를 실행하면 이전 단계에서 생성한 변수인 "데이터 세트"가 표시됩니다. 여기에는 Python 스크립트를 사용하여 변경한 데이터가 포함되어 있습니다.

데이터 세트 확인

데이터 세트 테이블을 열려면 값 열 아래의 " 테이블 " 을 클릭 하십시오 .

이제 이 데이터 세트가 500개 행 으로 줄어드는 것을 볼 수 있습니다 .

Python 데이터 세트를 500개의 행으로 분류했으므로 이제 필요한 라이브러리를 가져옵니다. IMDB Dataset의 콘텐츠를 변경할 때와 동일한 절차를 사용하여 이를 수행합니다. 이는 특정 시나리오에서 더 적은 변경으로 코드를 관리할 수 있는지 확인하기 위한 것입니다.

반복 가능한 코드를 사용하여 라이브러리 및 함수 가져오기

라이브러리를 가져오려면 노트북으로 돌아가서 필요한 라이브러리를 복사해 보겠습니다. 이 튜토리얼 이전에 복사하려는 라이브러리를 이미 생성했음을 명심하십시오. 함수를 반복 가능한 코드로 사용하는 것에 대한 아이디어를 명확하게 얻기 위해 이것을 재사용하고 있습니다.

라이브러리가 복사되면 " Python 스크립트 실행 " 창에 붙여넣고 스크립트 끝에  " from collections import Counter " 행을 포함하는 것을 잊지 마십시오 .

그런 다음 노트북에서 데이터 정리 기능을 복사하여 LuckyTemplates의 Python 스크립트에 추가합니다.

라이브러리 아래에 추가하겠습니다. 

방금 추가한 함수를 호출하는 코드도 복사합니다.

그런 다음 LuckyTemplates의 Python 스크립트에 붙여넣습니다.

데이터 테이블 생성

이제 데이터 정리 기능을 호출하는 코드를 추가했으므로 " df2 "를 " dataset "로, " title "을 " review "로 변경해야 합니다 . 데이터 세트에서 변경한 사항으로 인해 이 작업을 수행했습니다.

" dataset "에 500개 행의 데이터를 저장했기 때문에 "df2"를 "dataset"로 변경했습니다 . 그런 다음 "제목"은 열의 헤더를 변경한 결과 "리뷰"로 업데이트했습니다.

이 코드를 추가하면 단어 빈도에 대한 data1 , 바이그램 빈도에 대한 data2 , 트라이그램 빈도에 대한 data3 인 3개의 테이블을 얻거나 생성할 수 있습니다 .

이 변경된 IMDB 데이터 세트(2) 의 또 다른 복사본을 만들어 나중에 다른 테이블을 열 수도 있습니다 .

이제 IMDB Dataset(2) 에서 data1 테이블을 열어보겠습니다 . 

data1 테이블이  열리면 단어 목록과 빈도를 볼 수 있습니다.

보시다시피 Jupyter Notebook에서 가져온 반복 가능한 코드를 사용하여 기본 데이터 세트에서 특정 절차를 수행할 수 있습니다. 이러한 반복 가능한 코드를 사용하여 Python 데이터 세트를 변환하고 코드를 다시 입력하지 않고도 단어 빈도, 바이그램 빈도 및 트라이그램 빈도에 대한 테이블을 생성할 수 있습니다 .

IMDB Dataset (3) 에서 data2 테이블을 열어 바이그램 빈도를 살펴보겠습니다.

바이그램 빈도 테이블에서 목록에 포함된 " br "을 볼 수 있습니다. 이것은 아마도 HTML 코드에 연결되어 있을 것입니다. 돌아가서 다른 것을 추가할 수 있지만 이 튜토리얼에서는 그렇게 하지 않을 것입니다.

이제 반복 가능한 코드의 도움으로 데���터가 로드되었으므로 LuckyTemplates에서 데이터에 대한 시각화를 시작할 수 있습니다. 예를 들어, 각 단어의 빈도에 대한  막대 그래프입니다 .

파이썬 사용자 정의 함수 |
LuckyTemplates에서 Python을 사용하는 LuckyTemplates 의 Python 목록 및 For 루프 개요
| 데이터 세트 및 문자열 함수

결론

요약하면 반복 가능한 코드는 적은 노력으로 데이터 세트에서 특정 절차를 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다. 반복 가능한 코드를 활용하여 LuckyTemplates에서 Python 데이터 세트를 변환하는 방법을 배웠습니다 . 또한 .iloc 함수를 사용하여 데이터 세트를 변경할 때 선택할 행과 열을 지정할 수 있었습니다 .

또한 데이터 세트의 복사본을 만들고 막대 그래프를 사용하여 시각화를 만들었습니다. 이 시각화는 반복 가능한 코드의 도움으로 만들고 변경한 Python 데이터 세트를 기반으로 합니다.

모두 제일 좋다,

갤림