거울아거울아 스터디 - 1

스터디에 앞서 모두가 1장을 미리 공부해 오기로 했고, 따라오기 어려운 사람들을 위해 매주 화요일 2시간씩 시간을 마련했다. GitHub 계정을 만들고 git 사용법을 익히며, IPython Notebook도 설치해 실습 환경을 준비했다.

처음부터 어렵게 접근하기보다, 도구를 장난감처럼 가볍게 다뤄보자는 분위기로 시작했다. 스터디는 그렇게 출발했고, 모두가 함께 따라오며 진행하는 방향을 잡았다.

요약 과정에서는 특정 열 선택 방법을 정리했다.

• 열의 인덱스 값을 쓰는 방식: 열 위치를 쉽게 알 수 있고, 여러 입력 파일을 처리하더라도 열 위치가 바뀌지 않을 때 적합하다.
• 열의 헤더를 쓰는 방식: 열 이름을 식별하기 쉽고, 파일마다 열 위치는 달라도 헤더가 같을 때 유용하다.

심화 과정에서는 IPython Notebook의 장점을 다시 확인했다. 결과를 바로 볼 수 있어 실험과 반복이 쉽고, Shift+Enter로 실행하거나 Shift+Tab으로 함수 인수를 확인하는 식으로 빠르게 학습할 수 있다. 모를 때는 직접 시도한 뒤 도움말을 보고, 영어로 검색해 공식 문서를 참고하는 습관도 강조했다.

pandas는 R의 문법을 차용해 데이터 분석을 쉽게 해주는 도구로 소개됐다. 데이터 선택에서는 .iloc로 위치 기반 선택을, .loc로 레이블 기반 선택을 사용할 수 있고, .ix는 혼합 색인에 쓰이지만 특별한 경우가 아니면 .loc 또는 .iloc을 명시적으로 쓰는 편이 낫다고 정리했다.

마지막으로, IPython Notebook으로 빠르게 실험하면서 기본 Python 문법과 pandas를 함께 익히는 것이 효과적이라고 정리했다. 열이 많은 데이터 파일에서도 필요한 열만 골라 다루는 방식으로 분석 효율을 높일 수 있다는 점이 핵심이었다.