\n",
" 데이터 읽기 카드 / 9주차
\n",
" {escape(str(metadata['title']))}
\n",
" \n",
" 열
\n",
" {safe_columns}
\n",
" 결측값
\n",
" \n",
" 질문과 한계
\n",
" {question_cards}
\n",
" 실제 값 읽기
\n",
" 인덱스 {evidence['row_index']} · {escape(str(evidence['column']))} = {escape(str(evidence['value']))}
{escape(str(evidence['explanation']))}
\n",
" \n",
" \n",
"\n",
"\"\"\"\n",
"\n",
"def build_data_reading_card(metadata, dataframe, questions, evidence):\n",
" return render_data_reading_card(\n",
" metadata,\n",
" dataframe.shape,\n",
" list(dataframe.columns),\n",
" dataframe.isna().sum().astype(int).to_dict(),\n",
" questions,\n",
" evidence,\n",
" \"--ink:#1c1f1e; --paper:#f4f1e8; --panel:#fcfaf5; --teal:#25696f; --coral:#a83e32; --line:#a6a49a;\",\n",
" )\n",
"\n",
"card_metadata = {\n",
" \"title\": dataset_title,\n",
" \"source\": dataset_source,\n",
" \"license\": dataset_license,\n",
" \"unit\": observation_unit,\n",
" \"period\": time_range,\n",
" \"student_id\": student_id,\n",
" \"student_name\": student_name,\n",
"}\n",
"card_questions = {\n",
" \"answerable\": answerable_question,\n",
" \"needed_columns\": needed_columns,\n",
" \"unanswerable\": unanswerable_question,\n",
" \"missing_reason\": missing_information,\n",
"}\n",
"card_evidence = {\n",
" \"row_index\": selected_row_index,\n",
" \"column\": selected_column,\n",
" \"value\": selected_value,\n",
" \"explanation\": selected_value_explanation,\n",
"}\n",
"card_html = build_data_reading_card(card_metadata, df, card_questions, card_evidence)\n",
"\n",
"Path(output_filename).write_text(card_html, encoding=\"utf-8\")\n",
"display(HTML(card_html))\n",
"print(\"카드 저장 완료:\", output_filename)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## FINAL CHECK · PASS 확인\n",
"\n",
"먼저 **런타임 → 런타임 다시 시작**을 누릅니다. 그다음 **런타임 → 모두 실행**을 눌러 실행 번호가 1부터 6까지 이어지게 합니다. 실패한 줄은 `FIX`로 표시됩니다. 해당 STEP만 고친 뒤 다시 처음부터 실행합니다."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"# FINAL CHECK · 런타임 재시작 후 STEP 0부터 여기까지 모두 실행합니다.\n",
"mission_final_execution = get_ipython().execution_count\n",
"\n",
"execution_order_ok = (\n",
" mission_step0_execution,\n",
" mission_step1_execution,\n",
" mission_step2_execution,\n",
" mission_step3_execution,\n",
" mission_step4_execution,\n",
" mission_final_execution,\n",
") == (1, 2, 3, 4, 5, 6)\n",
"\n",
"safe_student_id = str(student_id).strip()\n",
"safe_student_name = str(student_name).strip()\n",
"expected_output_filename = (\n",
" f\"week09_{safe_student_id}_{safe_student_name}_data_reading_card.html\"\n",
")\n",
"submitted_dataset_metadata = {\n",
" \"title\": dataset_title,\n",
" \"source\": dataset_source,\n",
" \"license\": dataset_license,\n",
" \"unit\": observation_unit,\n",
" \"period\": time_range,\n",
"}\n",
"provided_source_ok = (\n",
" source_choice == \"provided\"\n",
" and source_path.name == FALLBACK_SOURCE_PATH\n",
" and source_bytes_before == SAMPLE_CSV.encode(\"utf-8\")\n",
" and submitted_dataset_metadata == PROVIDED_DATASET_METADATA\n",
")\n",
"own_source_ok = (\n",
" source_choice == \"own\"\n",
" and source_path.name != FALLBACK_SOURCE_PATH\n",
" and all(\n",
" submitted_dataset_metadata[key] != provided_value\n",
" for key, provided_value in PROVIDED_DATASET_METADATA.items()\n",
" )\n",
")\n",
"checks = {\n",
" \"새 런타임에서 STEP 0부터 순서대로 실행\": execution_order_ok,\n",
" \"학번 수정\": safe_student_id not in {\"\", \"학번\", \"20260000\"},\n",
" \"이름 수정\": safe_student_name not in {\"\", \"이름\", \"홍길동\"},\n",
" \"파일명에 사용할 수 없는 / 제외\": \"/\" not in safe_student_id + safe_student_name,\n",
" \"provided 또는 own 출처 선택\": provided_source_ok or own_source_ok,\n",
" \"출처·이용 조건·관찰 단위·기간 기록\": all(\n",
" isinstance(value, str) and len(value.strip()) >= 4\n",
" for value in [\n",
" dataset_title,\n",
" dataset_source,\n",
" dataset_license,\n",
" observation_unit,\n",
" time_range,\n",
" ]\n",
" ),\n",
" \"원본 CSV 보존\": source_path.read_bytes() == source_bytes_before,\n",
" \"최소 5행 4열\": df.shape[0] >= 5 and df.shape[1] >= 4,\n",
" \"수치형 열 포함\": len(df.select_dtypes(include=\"number\").columns) >= 1,\n",
" \"문자 또는 범주형 열 포함\": len(df.select_dtypes(exclude=\"number\").columns) >= 1,\n",
" \"답할 수 있는 질문 직접 작성\": not answerable_question.strip().startswith(\"EDIT:\")\n",
" and len(answerable_question.strip()) >= 15,\n",
" \"질문에 필요한 열 한 개 이상\": len(needed_columns) >= 1\n",
" and set(needed_columns).issubset(df.columns),\n",
" \"답할 수 없는 질문 직접 작성\": not unanswerable_question.strip().startswith(\"EDIT:\")\n",
" and len(unanswerable_question.strip()) >= 15,\n",
" \"누락 정보 직접 설명\": not missing_information.strip().startswith(\"EDIT:\")\n",
" and len(missing_information.strip()) >= 15,\n",
" \"선택한 행이 실제 인덱스에 존재\": selected_row_index in df.index,\n",
" \"선택한 열이 실제 열에 존재\": selected_column in df.columns,\n",
" \"선택한 값 설명 직접 작성\": not selected_value_explanation.strip().startswith(\"EDIT:\")\n",
" and len(selected_value_explanation.strip()) >= 20,\n",
" \"정확한 HTML 파일명\": output_filename == expected_output_filename,\n",
" \"HTML 파일 생성\": Path(output_filename).exists(),\n",
" \"카드에 데이터 제목 포함\": escape(dataset_title) in card_html,\n",
" \"카드에 두 질문 포함\": escape(answerable_question) in card_html\n",
" and escape(unanswerable_question) in card_html,\n",
" \"카드에 실제 값 설명 포함\": escape(selected_value_explanation) in card_html,\n",
"}\n",
"\n",
"failed_checks = [label for label, passed in checks.items() if not passed]\n",
"for label, passed in checks.items():\n",
" print(\"PASS\" if passed else \"FIX \", \"·\", label)\n",
"\n",
"if failed_checks:\n",
" raise AssertionError(\"수정할 항목: \" + \", \".join(failed_checks))\n",
"\n",
"print(\"\\n🎉 WEEK 09 DATA READING COMPLETE\")\n",
"print(\"제출 1:\", f\"week09_{safe_student_id}_{safe_student_name}.ipynb\")\n",
"print(\"제출 2:\", output_filename)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 제출\n",
"\n",
"- `week09_학번_이름.ipynb`\n",
"- `week09_학번_이름_data_reading_card.html`\n",
"\n",
"두 파일의 이름과 업로드 상태를 확인한 뒤 제출합니다. 작업 속도는 평가하지 않습니다."
]
}
],
"metadata": {
"colab": {
"provenance": []
},
"kernelspec": {
"display_name": "Python 3",
"language": "python",
"name": "python3"
},
"language_info": {
"name": "python",
"version": "3.x"
}
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 5
}