시작하기: 코랩·주피터 실습 환경과 이 책 사용법

문제를 풀기 전 준비 운동 장입니다. 파이썬을 한 번도 설치해 본 적이 없어도 괜찮습니다. 구글 코랩을 쓰면 설치 없이 브라우저만으로 5분 안에 첫 코드를 실행할 수 있습니다. 이미 주피터나 VS Code를 쓰고 있다면 "버전 확인" 절만 실행해 보고 001번으로 넘어가세요.

이 책으로 무엇을 할 수 있나요

데이터 분석에서 실제로 가장 자주 쓰는 pandas 문법을 100개의 짧은 문제로 손에 익히는 책입니다. 한 문제는 보통 한두 줄 코드로 풀리고, 장마다 같은 작은 표를 계속 다루기 때문에 결과가 맞았는지 눈으로 확인하기 쉽습니다. 문제마다 힌트 보기와 정답 보기가 접혀 있으니 먼저 직접 써 보고, 막힐 때 하나씩 펼치세요.

실습 환경 고르기

어느 환경이든 문제의 코드와 결과는 같습니다. 고민된다면 코랩으로 시작하세요.

방법 1. 구글 코랩에서 시작하기

1. 브라우저(크롬 권장)에서 colab.research.google.com에 접속해 구글 계정으로 로그인합니다.
2. 처음 뜨는 창에서 새 노트를 누르거나, 메뉴에서 파일 → 새 노트를 고릅니다. 영어 화면에서는 New notebook 입니다.
3. 회색 칸(코드 셀)에 아래 "버전 확인" 코드를 붙여 넣고 Shift + Enter를 누릅니다. 처음 실행할 때는 구글 서버(런타임)에 연결하느라 몇 초 걸립니다.
4. 셀 아래에 결과가 나오면 준비 끝입니다. 코랩에는 pandas와 matplotlib이 이미 설치되어 있어 따로 설치하지 않아도 됩니다.

방법 2. 내 컴퓨터에 설치하기 (주피터 랩)

1. 파이썬 설치 — python.org에서 3.12 이상 버전을 내려받아 설치합니다(pandas 3은 파이썬 3.11 이상이 필요합니다). Windows 설치 첫 화면 아래쪽의 Add python.exe to PATH를 꼭 체크하세요.
2. 가상환경 만들고 패키지 설치 — 연습용 폴더를 하나 만들고, 그 폴더에서 터미널(Windows는 PowerShell, macOS는 터미널 앱)을 열어 아래 명령을 한 줄씩 실행합니다. 가상환경(pandas100 폴더)은 이 책 전용 파이썬 공간이라 다른 프로그램과 패키지 버전이 섞이지 않습니다.
3. 주피터 랩 실행 — 마지막 줄 jupyter lab을 실행하면 브라우저에 주피터 랩이 열립니다. Notebook → Python 3을 눌러 새 노트북을 만들고 "버전 확인" 코드를 실행하세요.
4. 다음에 다시 할 때 — 같은 폴더에서 두 번째 줄(가상환경 켜기)과 jupyter lab만 실행하면 됩니다.

Windows (PowerShell)

터미널py -m venv pandas100
pandas100\Scripts\activate
pip install pandas matplotlib jupyterlab koreanize-matplotlib setuptools
jupyter lab

macOS · Linux (터미널)

터미널python3 -m venv pandas100
source pandas100/bin/activate
pip install pandas matplotlib jupyterlab koreanize-matplotlib setuptools
jupyter lab

가상환경이 켜지면 터미널 줄 앞에 (pandas100)이 붙습니다. 이 표시가 있는 상태에서 pip install과 jupyter lab을 실행해야 합니다.

VS Code를 쓴다면

위 1~2번까지 한 뒤 VS Code의 확장(Extensions)에서 Python과 Jupyter를 설치합니다. practice.ipynb처럼 확장자가 .ipynb인 파일을 새로 만들고, 오른쪽 위 커널 선택(Select Kernel)에서 방금 만든 pandas100 가상환경을 고르면 됩니다.

아나콘다를 이미 설치했다면

Anaconda에는 pandas·matplotlib·주피터가 들어 있어 Anaconda Navigator에서 JupyterLab을 열면 바로 쓸 수 있습니다. 설치한 지 오래됐다면 버전이 낮을 수 있으니 아래 버전 확인을 먼저 해 보세요.

버전 확인: 첫 코드 실행하기

어느 환경이든 새 노트북의 첫 셀에 아래 코드를 실행해 보세요.

Pythonimport pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib

print('pandas', pd.__version__)
print('numpy', np.__version__)
print('matplotlib', matplotlib.__version__)

pd.DataFrame({'과목': ['국어', '수학'], '점수': [90, 85]})

결과pandas 3.1.1
numpy 2.5.4
matplotlib 3.11.2
   과목  점수
0  국어    90
1  수학    85

버전 숫자는 환경마다 다를 수 있습니다. 오류 없이 버전 세 줄과 작은 표가 나오면 성공입니다. 노트북에서는 마지막 줄의 표가 격자 모양으로 보입니다.

노트북이 처음이라면

코랩, 주피터 랩, VS Code는 모두 노트북 방식으로 코드를 실행합니다. 이 책을 푸는 데 필요한 규칙은 다섯 가지뿐입니다.

• 셀 하나가 코드 한 덩어리입니다. Shift + Enter로 실행하고 다음 셀로 넘어갑니다.
• 셀의 마지막 줄이 값이면 그 값이 셀 아래에 출력됩니다. 중간 줄의 결과도 보고 싶으면 print()로 감싸세요.
• 셀은 화면에 놓인 순서가 아니라 실행한 순서대로 이어집니다. 셀 왼쪽의 [3] 같은 번호가 실행 순서입니다.
• 표(DataFrame)는 노트북에서 격자 모양 표로 보입니다. 이 책은 글자 모양으로 보여 주지만 값은 같습니다.
• 꼬였다 싶으면 런타임(커널) 다시 시작 → 위에서부터 모두 실행이 가장 확실한 해결책입니다.

이 책을 푸는 순서

1. 장 첫머리의 이 장에서 익히는 것과 그림을 먼저 봅니다. 그림은 그 장에서 가장 헷갈리는 개념을 실제 데이터로 그린 것입니다.
2. 준비 코드를 노트북 첫 셀에 붙여 넣어 실행합니다. 장마다 있는 실습 노트북을 내려받으면 준비 코드와 문제가 미리 들어 있고 답 칸만 비어 있습니다.
3. 문제를 읽고 코드를 직접 타이핑해서 풉니다. 복사해 붙여 넣는 것보다 손으로 쓰는 쪽이 훨씬 오래 남습니다.
4. 막히면 힌트 보기, 그래도 어려우면 정답 보기를 펼쳐 코드·실행 결과·풀이를 확인합니다.
5. 내 결과와 책의 결과를 비교합니다. 숫자는 같은데 자료형 표기나 칸 간격만 다르면 버전 차이입니다(아래 표).
6. 장 끝의 요약표와 점검 질문으로 마무리합니다. 문법이 떠오르지 않을 때는 부록 치트시트를 찾아보세요.

전체 문제를 한 파일로 받고 싶다면 전체 실습 노트북 (.ipynb)을 내려받으세요.

출력이 책과 조금 다를 때

이 책의 실행 결과는 pandas 3.1.1(numpy 2.5.4)으로 만들었고, 모든 정답 코드가 pandas 2.3.3, 2.2.2 에서도 오류 없이 같은 값을 내는 것을 확인했습니다. 버전에 따라 값은 같아도 표시가 다를 수 있습니다. 문제 해설에도 차이가 있는 곳마다 다른 버전의 출력을 함께 실었습니다.

코랩에 미리 설치된 pandas 버전은 시기마다 다릅니다. 위 버전 확인에서 pandas가 2.2보다 낮게 나오면 pip install -U pandas(코랩은 !pip install -U pandas 실행 뒤 런타임 → 세션 다시 시작)로 올리는 것을 권합니다.

자주 만나는 오류와 해결법

오류 메시지는 무섭게 생겼지만 마지막 줄만 읽으면 대부분 원인이 보입니다.

준비 완료 점검

• 버전 확인 코드가 오류 없이 실행되고, pandas 버전이 2.2 이상이다.
• 마지막 줄의 작은 표(과목·점수)가 셀 아래에 보인다.
• 노트북을 저장했다가 다시 열어 봤다. 다시 열면 변수가 비어 있으므로 셀을 다시 실행해야 한다는 것도 확인했다.

세 가지가 모두 됐다면 준비 끝입니다. 다음 장의 001번부터 시작하세요.