참고 실습 3: 나만의 문화공간 CSV 만들기

공통 예제를 내 문제에 적용한다는 것

공통 예제에서는 모두 같은 조건을 사용했으므로 결과도 비교하기 쉬웠습니다. 개인 실습에서는 지역과 종류가 달라질 수 있지만 읽기·선택·저장·확인의 구조는 유지됩니다. 코드를 새로 많이 쓰는 것보다 입력값이 달라졌을 때 어느 부분이 바뀌고 어느 부분은 그대로인지 이해하는 것이 목표입니다.

예를 들어 마포구 도서관 목록을 만들던 코드에서 지역을 종로구로 바꾸면 대상 시설이 달라집니다. 조건 선택의 원리와 출력할 8개 항목은 그대로입니다. 같은 방법으로 다른 질문에 답할 수 있다는 점이 프로그램을 재사용하는 이유입니다. 이번에는 자신이 설명할 수 있는 질문 하나에 이 방법을 적용합니다.

기억할 점 개인 적용에서는 입력과 판단을 바꾸되, 이미 확인한 실행 순서를 이어 씁니다.

후보 목록이 답할 질문을 구체적으로 정하기

“좋은 문화공간을 찾는다”는 목적만으로는 어떤 행이 좋은지 계산할 기준이 없습니다. 이번 데이터로 표현할 수 있는 지역과 종류를 먼저 정하고, 실제 시설 중 관심이 가는 후보를 고릅니다. 그리고 그 후보를 어떤 활동에 활용하고 싶은지 문장으로 설명합니다.

개인적인 목적은 다양해도 됩니다. 조용히 책을 읽을 곳, 공연을 살펴볼 곳, 동네 문화시설을 폭넓게 조사할 목록처럼 출발점을 정합니다. 다만 조용함이나 현재 공연 여부처럼 이 표에 직접 없는 속성을 이미 검증한 사실처럼 쓰지 않습니다. 목록을 얻은 뒤 확인할 내용으로 분리하면 질문이 더 정확해집니다.

기억할 점 조건으로 고르는 사실과 나중에 확인할 기대를 구분하면 선택 이유가 구체적이 됩니다.

개인 조건을 입력값으로 바꾸기

2교시에는 코드 안의 마포구·도서관을 고정했습니다. 여기서는 그 자리를 district와 category라는 변수로 바꿉니다. 6주차의 입력값에 따라 결과가 달라지는 방식과 연결됩니다. 코드를 이해하면 실제 목록에 없는 값을 입력했을 때도 원인을 찾을 수 있습니다.

기억할 점 조건은 코드로, 이유는 문장으로 남깁니다. 이유에 쓴 요구가 실제 조건에 반영되어 있는지도 대조합니다.

전체라는 선택지는 데이터 값이 아니라 코드의 약속이다

자치구와 주제분류에는 원본이 제공한 실제 값이 들어 있습니다. 하지만 category의 전체는 “주제분류 값이 전체인 시설을 찾는다”는 뜻이 아닙니다. 종류 조건을 생략하겠다는 입력값입니다. 그래서 if category != "전체"라는 분기가 있습니다.

category가 전체이면 지역 선택만 실행되고, 도서관이면 지역 결과 안에서 도서관 조건을 추가로 실행합니다. 둘 다 selected에 결과가 남으므로 뒤의 저장 셀은 같은 방식으로 실행할 수 있습니다. 입력에 따라 처리 과정 일부가 달라도 결과의 형식을 일정하게 유지하는 구조입니다.

기억할 점 입력값이 원본의 값인지, 프로그램 동작을 정하는 약속인지 구분합니다.

결과가 적다고 더 좋은 목록은 아니다

조건을 추가하면 목록은 좁아지지만 자신의 목적에 더 적합해지는지는 별도 판단입니다. 도서관을 찾는다면 도서관 조건이 도움이 됩니다. 동네 문화공간의 다양한 종류를 살펴보려면 같은 조건이 필요한 후보를 제외할 수도 있습니다. 선택 이유에는 줄어든 행 수보다 그 조건을 정한 목적을 적습니다.

한 번에 여러 조건을 바꾸면 무엇 때문에 결과가 달라졌는지 알기 어렵습니다. 비교할 때는 지역을 고정하고 종류만 바꾸거나, 종류를 고정하고 지역만 바꿉니다. 7주차 이미지 실습에서 크기나 회전값을 하나씩 바꾸며 효과를 비교한 것과 같은 방식입니다.

기억할 점 같은 조건을 유지한 부분과 바꾼 부분을 함께 기록해야 비교의 근거가 생깁니다.

선택 이유에는 실제 출력의 증거를 넣는다

selection_reason은 컴퓨터의 필터 조건으로 사용되지 않습니다. 자신이 왜 그 결과를 만들었는지 설명하는 글입니다. “마포구를 골랐다”만 쓰면 코드의 입력을 반복한 것이고, “좋아 보여서 골랐다”만 쓰면 어느 시설과 어떤 목적이 연결되는지 알 수 없습니다.

출력에서 시설명 하나를 정확히 읽고, 자신의 활동 목적을 연결합니다. 예를 들어 마포중앙도서관을 책을 읽을 장소의 후보로 골랐다고 쓰면 출력의 시설과 이유가 연결됩니다. 그 시설이 현재 늦게까지 운영한다거나 반드시 조용하다는 정보는 아직 확인하지 않았으므로 단정하지 않습니다.

기억할 점 조건·실제 시설명·자신의 목적을 연결하고, 확인하지 않은 운영 정보는 구분합니다.

0행 결과를 만났을 때 질문을 되짚기

0행은 Python이 실행되지 않았다는 뜻이 아닙니다. 실행은 되었지만 현재 표에서 조건을 만족하는 기록을 찾지 못했다는 결과일 수 있습니다. 자치구 표기 오류, 실제로 없는 종류 조합, 이미 좁힌 표에서 다시 다른 지역을 찾는 문제를 구분합니다.

먼저 미리보기의 실제 자치구와 종류 표기를 확인합니다. 다음으로 종류를 전체로 두어 지역 조건만 확인합니다. 지역만으로는 기록이 나오는데 종류를 추가하면 0행이라면 해당 조합이 이 파일에 없는지 살펴봅니다. “그 지역에는 그런 시설이 하나도 없다”는 일반적 결론까지 바로 확장하지 않습니다.

표를 파일로 내보내는 호출

읽을 때는 파일 위치를 read_csv에 전달했습니다. 저장할 때는 선택한 표의 to_csv 메서드에 출력 위치를 전달합니다. 어느 객체의 메서드를 호출하는지에 따라 저장되는 내용이 달라지므로 앞의 변수 이름부터 읽습니다.

기억할 점 저장 대상 표·출력 경로·저장 옵션을 각각 가리키며 설명할 수 있어야 합니다.

표의 이름과 파일의 이름은 별개다

selected는 Python이 실행 중인 표를 가리키는 변수명입니다. output_filename은 저장할 파일 이름을 담은 문자열이고, output_path는 그 위치를 나타냅니다. selected라는 표를 week09_학번_이름_places.csv라는 파일에 쓰는 것이므로 두 이름이 같을 필요는 없습니다.

셀 9의 selected.to_csv에서 점 앞의 표가 저장 대상입니다. 출력 파일명을 올바르게 적어도 df.to_csv를 호출하면 선택 전 전체 표를 저장하게 됩니다. 저장을 읽을 때는 “어떤 표를, 어디에, 어떤 규칙으로 쓰는가?”라는 세 질문을 확인합니다.

기억할 점 출력이 잘 보여도 저장 호출이 실행되었는지 따로 확인해야 합니다.

index=False가 막는 불필요한 첫 열

DataFrame을 CSV로 저장할 때 인덱스까지 쓰면 데이터 열 앞에 행 라벨이 한 항목으로 추가될 수 있습니다. 인덱스 이름이 없는 이번 표를 기본 옵션으로 저장한 뒤 다시 읽으면 Unnamed: 0 같은 열이 생길 수 있습니다. 원본 8개 항목만 전달하려면 index=False를 사용합니다.

번호는 데이터 열이므로 index=False로 사라지지 않습니다. 예를 들어 마포중앙도서관의 원본 인덱스는 727이고 번호 값은 715입니다. 이번 결과 CSV에는 번호 715를 남기고 인덱스 727은 별도 열로 쓰지 않습니다. 두 숫자가 서로 다른 역할이라는 점을 실제 기록에서 확인합니다.

,번호,문화시설명,자치구
727,715,마포중앙도서관,마포구

번호,문화시설명,자치구
715,마포중앙도서관,마포구

기억할 점 인덱스를 저장하지 않는다는 말과 번호라는 데이터 열을 지운다는 말은 다릅니다.

입력과 출력의 인코딩이 달라도 되는 이유

read_csv는 원본의 바이트를 인코딩 규칙에 맞춰 문자로 읽어 표를 만듭니다. to_csv는 표의 문자를 지정한 인코딩 규칙으로 새 바이트에 기록합니다. 중간의 DataFrame에서 시설명을 문자로 다루므로 입력과 출력 파일의 바이트 표현을 같게 유지할 필요는 없습니다.

이번 원본은 CP949이고 결과는 UTF-8-SIG로 저장합니다. UTF-8-SIG는 UTF-8에 식별용 표시를 붙이는 방식이며 일부 스프레드시트 앱에서 인코딩을 인식하는 데 도움이 됩니다. 모든 프로그램의 표시를 보증하는 옵션은 아니므로 저장한 파일을 Python에서 다시 읽어 한글과 열 구조를 확인합니다.

기억할 점 원본 파일을 덮어쓰지 않고, 결과 파일의 저장 규칙을 명시합니다.

저장한 파일을 새로운 입력으로 사용

선택한 표를 화면으로 확인하는 단계와 디스크의 파일을 확인하는 단계는 다릅니다. reloaded라는 다른 이름을 쓰면 저장 전·후의 대상을 혼동하지 않고 비교할 수 있습니다.

기억할 점 저장했다고 가정하지 않고 실제 파일을 새로 읽어 확인합니다.

왜 저장한 직후에 다시 읽는가?

저장 완료가 출력되었다는 것은 파일 쓰기 호출을 마쳤다는 증거입니다. 하지만 원하는 표를 저장했는지, 불필요한 열이 생기지 않았는지, 조건 변경 뒤 최신 결과를 썼는지는 내용을 다시 확인해야 알 수 있습니다. 저장 후 재읽기는 파일을 새로운 입력으로 삼아 결과를 검토하는 과정입니다.

여기서 다시 selected를 출력하면 메모리의 표만 보게 됩니다. 셀 10은 output_path의 파일을 읽어 reloaded라는 새 표에 담습니다. 서로 다른 대상을 비교하도록 이름을 나눈 이유입니다. 파일이 오래된 상태라면 selected는 맞고 reloaded는 다를 수 있습니다.

기억할 점 재읽기는 저장하려던 내용과 실제로 저장된 내용을 대조하는 절차입니다.

크기가 같다는 것은 필요한 확인 중 하나다

두 표가 모두 5행 × 8열이어도 시설 기록이 서로 다를 수 있습니다. 열 이름의 순서가 같아도 한 행의 주소가 바뀔 수 있습니다. 따라서 shape가 같다는 사실만으로 내용이 완전히 일치한다고 결론 내리지 않습니다. 먼저 크기, 다음 열 이름, 다음 값과 조건을 순서대로 확인합니다.

직접 확인할 때는 첫 시설명과 지역·종류를 읽고, 제공 검사는 실제 전체 선택 결과와 저장 파일의 값을 대조합니다. 사람이 모든 칸을 눈으로 대조하기 어려운 부분은 코드의 도움을 받되, 검사가 무엇을 비교하는지 이해하고 결과를 설명할 수 있어야 합니다.

기억할 점 크기 → 구조 → 값으로 확인의 깊이를 늘립니다.

다시 읽은 인덱스가 달라도 데이터는 같을 수 있다

index=False로 저장하면 원래 행 라벨은 CSV의 데이터 항목에 포함되지 않습니다. 새 파일을 읽을 때 pandas는 0부터 새 인덱스를 붙입니다. 마포중앙도서관 옆의 왼쪽 숫자가 원본의 727과 달라져도 번호 열의 715와 시설명·주소 등이 일치하면 같은 기록을 전달한 것입니다.

저장과 재읽기에서는 자료형 추론도 다시 일어납니다. 전체 원본에 문자 형태의 비정상 좌표가 섞여 있으면 열을 문자열로 읽을 수 있지만, 선택한 일부 행만 담긴 파일에서는 숫자로 추론할 수 있습니다. 제공 검사는 이런 차이를 고려해 비교합니다. 이번 주의 학습자는 열·조건·기록의 일치를 확인하는 데 집중합니다.

기억할 점 행 라벨과 저장한 데이터 값을 구분하여, 달라져도 되는 부분과 반드시 같아야 하는 부분을 판단합니다.

자동 검사와 사람이 확인할 부분

자동 검사는 조건과 데이터의 일치를 확인할 수 있지만, 방문 목적이 타당한지나 실제 운영 상황이 어떤지는 판단하지 않습니다. 통과 문구가 뜻하는 범위를 알면 결과를 과장하지 않고 제출할 수 있습니다.

기억할 점 PASS는 정해진 파일·코드 검사를 통과했다는 뜻이며 모든 정보가 최신이라는 보증은 아닙니다.

노트북의 실행 순서가 결과의 일부다

노트북은 코드가 위에 적혀 있다고 자동으로 모두 실행되는 문서가 아닙니다. 실행한 셀만 현재 런타임에 영향을 줍니다. 셀 8의 문자열을 수정했어도 실행하지 않았다면 selected는 이전 결과입니다. 셀 8만 실행했다면 selected는 새 결과지만 CSV는 이전 파일일 수 있습니다.

따라서 조건을 바꾼 뒤에는 선택 → 저장 → 재읽기 → 검사의 연결을 다시 실행합니다. 검사가 실패했다고 검사 셀을 여러 번 누르면 이미 잘못된 입력을 반복해서 확인할 뿐입니다. 실패 메시지가 가리키는 지점으로 돌아가 결과를 만드는 단계부터 복구합니다.

기억할 점 검사 결과를 고치려면 검사 문구가 아니라 결과를 만드는 입력과 실행 순서를 고칩니다.

자동 검사의 통과가 뜻하는 범위

이번 검사는 원본이 보존되었는지, 필요한 8개 항목이 있는지, 원본에 개인 조건을 적용한 결과와 selected가 일치하는지, 저장 파일을 읽은 내용도 같은지 확인합니다. 55행이나 5행이라는 고정 숫자를 맞추는 검사가 아니므로 최신 파일과 개인 조건에 따라 다른 개수가 나올 수 있습니다.

선택 이유의 작성 여부는 확인할 수 있지만 글의 타당성은 사람이 읽어야 합니다. 자동 검사가 통과했어도 시설의 현재 운영시간이 보장되는 것은 아니고, 자신의 목적이 적절하게 설명되었다는 평가도 별도로 필요합니다. 기술적 재현과 내용 해석은 연결되어 있지만 같은 검사는 아닙니다.

기억할 점 PASS가 확인하는 사실과 자신의 설명이 보완할 판단을 구분합니다.

실행한 노트북과 결과 CSV는 서로 다른 증거다

노트북에는 어떤 입력을 사용하고 어떤 조건을 적용했는지, 중간 결과가 무엇이었는지, 마지막 검사가 통과했는지가 남습니다. CSV에는 다른 프로그램에서 다시 사용할 수 있는 선택 결과가 남습니다. 하나는 과정과 설명의 기록이고 다른 하나는 그 과정이 만든 데이터 결과물입니다.

CSV만 제출하면 어떤 버전의 원본과 어떤 조건으로 만들었는지 확인하기 어렵습니다. 노트북만 제출하면 파일로 저장한 결과를 별도로 활용하거나 대조하기 어렵습니다. 두 파일을 함께 제출하되, 파일명이 같아 보인다는 이유만으로 서로 같은 실행의 결과라고 가정하지 말고 최종 실행 뒤 각각 내려받습니다.

기억할 점 설명할 수 있는 과정과 다시 사용할 수 있는 결과를 함께 남깁니다.

다운로드 시점까지 맞춰야 최종본이 된다

노트북에서 최종 조건을 바꾼 뒤 CSV를 새로 저장했더라도, 내 컴퓨터에 먼저 내려받아 둔 CSV는 자동으로 바뀌지 않습니다. Colab 파일과 내 컴퓨터 파일은 별개입니다. 최종 검사를 마친 다음 두 파일을 내려받고, 제출할 파일이 그때 받은 버전인지 확인합니다.

중복 다운로드로 (1), (2)가 붙었다면 이름만 보고 급하게 제출하지 않습니다. 최종 다운로드 시점과 파일 내용을 확인하고 수업에서 정한 제출 이름으로 정리합니다. 노트북의 지역·종류와 CSV의 지역·종류가 맞는지 한 번 더 읽으면 이전 파일을 잘못 제출하는 일을 줄일 수 있습니다.

기억할 점 Colab에서 만들기, 내 컴퓨터로 받기, 제출 시스템에 올리기를 각각 확인합니다.

좌표 열을 남겼다고 지도 준비가 모두 끝난 것은 아니다

이번 주에는 위도·경도를 결과에 남겼지만 그 값의 품질을 모두 검사하지 않았습니다. 빈 값이 없는지, 숫자로 읽을 수 있는지, 지도 좌표로 적절한 범위인지가 다음 단계의 질문입니다. 좌표처럼 보이는 문자열이 있다고 바로 지도에 점을 찍을 수 있다고 가정하지 않습니다.

보관본의 한국미술관 위도에는 37.5718961547884~2라는 값이 있습니다. 값은 존재하지만 하나의 숫자로 바로 해석하기 어렵습니다. 이것은 이번 CSV 선택이 틀렸다는 뜻이 아니라 원본에서 이어받은 품질 문제입니다. 원본을 보존하며 정제한 결과를 따로 만드는 이유가 여기서 이어집니다.

기억할 점 읽기와 선택, 품질 검사, 표현은 이어지는 단계이며 각 단계의 완료 기준은 다릅니다.

다른 주제의 CSV에 옮길 때 바꿀 것과 유지할 것

8주차에 기획한 자신의 자료를 가져오면 파일 경로와 인코딩, 남길 열, 조건에 쓸 열과 값이 달라집니다. 먼저 그 자료의 한 행이 무엇인지 설명하고 실제 열 이름을 확인합니다. 문화공간의 자치구·주제분류를 그대로 붙여 넣기보다 자신의 질문에 해당하는 열을 찾습니다.

유지할 것은 읽기 → 구조 확인 → 필요한 항목 선택 → 조건 적용 → 다른 이름으로 저장 → 재읽기라는 순서입니다. 문화공간 전용 자동 검사는 필수 8개 열과 지역·종류를 전제로 하므로 다른 자료에 그대로 쓰지 않습니다. 검사 역시 그 자료의 의미에 맞게 다시 설계해야 합니다.

기억할 점 문법을 복사하는 것에서 한 단계 더 나아가, 입력의 의미와 결과의 기준을 함께 옮깁니다.