들어가면서

위 이미지는 MS Bing Image Creator로 생성되었습니다.

연구실을 나가면서 보니 파이썬을 배우는 스터디 그룹이 있었습니다. 저는 5번째 모임부터 참여하게 되었습니다.
ㅂㅊ선배(모두가 ㅂㅊ선배라고 부름)라고 하는 고수님이 가르쳐 줍니다. 그룹 스터디의 목표는 연구하면서 생기는 노가다를 코딩으로 줄이자는 것입니다!

앞에 까지는 기본적인 파이썬 문법과 ChatGPT로 코드를 짜게 하는 법 등을 가르쳐 줬다고 들었습니다. 속도는 좀 빠르지만 설명을 정~말 잘해서 넘나 잘 가르쳐 줍니다.
저는 알고 있어도 말로는 설명 못하겠는 것이나 이렇게 하니까 되던데.. 이렇게 쓰길래 그냥 따라 쓰는데.. 그런게 많은데 워낙 잘 가르쳐 주셔서 상당히 유익합니다.

해결할 문제

측정하고 생기는 데이터를 그래프로 그릴 때 생각보다 단순 반복 작업이 꽤 있습니다. 해결할 문제는 내가 연구하면서 생기는 문제입니다. 기초적인 내용을 배우고 이런 노가다를 줄여주는 프로그램 만드는 걸로 프로젝트로 한다고 합니다.

예를 들면 모임 주도자인 ㅂㅊ선배는 Ga2O3같은 물질을 1 mol이 아닌 1 g만 만들려면 시료를 얼마나 준비해야 되는가 같은 문제를 해결합니다.
어떤 물질의 질량을 계산할 때 1 mol만큼 있을때 분자량만큼의 그람 수가 나오는 걸 이용합니다. Ga 분자량: 69.723, O 분자량: 15.999이기 때문에 1 mol만큼 있을 때, 69.7232 + 15.9993 = 187.443 g이 나옵니다. 그런데 비누 작은 거 하나가 100 g이 안 되기 때문에 187 g이라고 하면 말도 안 되게 많은 양이고, 실험할 때는 1 g만 있어도 충분한 양입니다.
그래서 화학식을 치고 무슨 물질 몇 그램을 만들려면 이런 것이 몇 그램이 필요하다를 알려주는 프로그램을 만든 걸 구경했습니다.

이런 거는 쓸 일이 많은데 웹으로 만들거나 챗봇같은 형식으로 만들어도 좋을 것 같습니다.

오늘 다룬 내용

https://github.com/suecreamm/BCDPython
(각 코드 셀에 대한 설명 및 내용은 같은 리포지토리에 추후 업로드 예정)
12월 23일 모임인 BCD231223.ipynb에 공부한 내용 중 노트북으로 작성된 파일을 공유합니다. 노트북 파일을 첨부합니다. 저는 Google Colab을 좋아해서 Colab에서 실행했습니다.

데이터 분석을 위한 파이썬 패키지 및 코드 사용법 (pandas, matplotlib, …)

주피터 노트북(ipynb 파일)을 사용하여 pandas와 matplotlib 라이브러리를 이용해서 데이터 분석을 위한 다양한 파이썬 코드를 설명하고 있습니다.

데이터프레임(DataFrame)

Pandas가 제공하는 데이터를 행과 열로 이루어진 표 형식의 데이터 구조입니다. 데이터프레임을 생성하고, 접근하고, 수정하는 방법에 대해 다양한 메서드와 속성을 사용합니다.

CSV 파일 로드/세이브

CSV는 쉼표로 구분된 값 파일로, 텍스트 형식으로 표 형식의 데이터를 저장할 수 있는 파일입니다(엑셀에서 열 수 있음). pandas의 read_csv와 to_csv와 같은 함수를 사용하여 CSV 파일을 읽고 쓰는 방법을 보여줍니다.

숫자 변수 Plot

데이터 프레임이 가지고 있는 숫자 타입의 데이터를 칼럼 별로 그려줍니다. 패턴, 추세, 관계 등을 볼 수 있습니다. Matplotlib을 사용하며 plot, figure, show와 같은 함수를 씁니다. 간단 간편하게 그래프를 생성하는 방법을 배웠습니다.