같은 물음을
네 가지 도구로

여는 장면에 적어 둔 내 예측입니다. 도구가 틀리면 정말 오류로 알려 줄까요?

실험실 아래 「통역 탁자」는 파이썬 아홉 줄을 일곱 장의 띠로 뜯어 둔 탁자입니다. 띠 한 장이 곧 파이썬 코드 한 토막이에요. 띠를 도구 칸의 자리에 건네면 그 도구의 말로 옮겨 적힙니다. 자리가 없는 띠는 도구의 입 — 도구가 스스로 알아서 해 버리는 곳 — 에 넣습니다. 심판은 순수 파이썬이 낸 답(12,699.7 / 17,727.4)이고, 램프는 그 도구의 진짜 반응입니다.

차례는 이렇습니다 — SQL 칸 3분 → pandas 칸 2분 → 미니 시트 칸 1분 → 중앙값 2분. 칸마다 예측을 먼저 고른 뒤 [돌리기]를 누르세요. 도전 셋을 풀면 카드가 스스로 닫힙니다.

자료: 서울 따릉이 하루 365일(UCI Seoul Bike Sharing Demand, CC BY 4.0 · DOI 10.24432/C5F62R)을 쪽 안에 실었다 — 코드 ①~⑥이 읽는 ../data/seoul_bike_daily.csv 와 같은 값이다. 램프의 반응과 숫자는 브라우저에서 실제로 돌려 재어 둔 값이다(Pyodide 0.26.4 · SQLite 3.39.0 · pandas 2.2.0).

기본 탁자에서 초록이 된 줄을 코드 ①의 빈칸에 그대로 옮겨 치세요. 빈칸 ①은 SQL 의 WHERE 와 GROUP BY 두 곳, 빈칸 ②는 pandas 의 groupby 한 줄입니다. 세 도구의 답이 소수 첫째 자리까지 같은지 확인합니다.

도전 SQL 함수 안의 f"{c} REAL" 을 f"{c}" 로 바꿔 보세요 — 자료형을 안 적은 표가 됩니다. 탁자의 램프가 보여 준 것과 같은 일이 실제 코드에서 일어납니다.

탐구 순수 파이썬 함수는 행["holiday"] 를 글자 "1"·"0" 으로 쓰는데 pandas 는 숫자 1·0 으로 씁니다. 왜 그런지, 그 차이가 어디서 생겼는지 적어 보세요.

• 세 줄이 모두 12,699.7 · 17,727.4 · −5,027.7 인지 확인했다.
• SQL 칸에서 오류 없이 '0행'이 나오는 자리를 직접 만들어 보았다.
• 띠 4(판단)를 어느 칸에 놓아도 받지 않는 것을 보았다 — 무엇을 셀지는 사람이 정한다.
• 대표값을 중앙값으로 바꾸면 세 도구가 제각각 다르게 답하는 것을 보았다.

세 도구가 같은 답을 냈다. 그런데 램프가 초록이어도 일 수 있으므로, '어느 도구를 써도 된다'고 말하려면 말고도 와 를 함께 따져야 한다.

미니 시트에서 겪은 것은 확인 문제 3에 따로 적습니다.

이제 같은 막대 두 개를 그립니다. 하나는 이 교과서의 chart, 다른 하나는 데이터 과학자가 쓰는 matplotlib 입니다. 몇 줄씩 들까요? 그리고 어느 칸이 더 오래 걸릴까요? 까닭까지 짐작해 두세요.

이 차시는 이 책에서 두 그림 도구가 한 쪽에 함께 나오는 유일한 자리입니다 — 새 문법은 없습니다(matplotlib 은 Ⅱ-6 에서 배웠습니다).

기본 코드 ②와 코드 ③은 채워져 있습니다. 차례로 ▶ 실행하고, 그림 아래 세 줄(줄 수 · 새로 내려받은 것 · 쓸 수 있는 곳)을 비교표에 옮겨 적으세요.

코드 ③은 처음 실행에 몇 초 걸립니다 — 고장이 아니라 matplotlib 과 한글 글꼴을 처음 받는 중입니다(쪽마다 한 번). 그 몇 초가 곧 비교표의 '첫 준비' 칸입니다.

도전 코드 ③의 ax.bar 줄 뒤에 ax.set_ylim(10000, 18000) 한 줄을 넣어 보세요. 막대가 2,700 대 7,727 로 보여 약 2.9배 차이처럼 읽힙니다 — 실제 비는 1.4배입니다. 축을 내가 정한다는 것은 이렇게 속일 수도 있다는 뜻입니다(Ⅱ-7).

탐구 chart 가 그린 막대 둘은 폭이 유난히 좁습니다. 왜 그럴까요? 막대가 둘뿐일 때 폭을 어떻게 정해야 좋을지, 무엇을 기준으로 삼을지 생각해 보세요.

• 두 그림의 막대 높이가 같은 값(12,700 · 17,727대)인지 맞대었다.
• 두 칸이 누른 뒤 그려지기까지 걸린 느낌을 견주었다 — 한쪽은 곧바로, 한쪽은 몇 초.
• 칸 머리의 ⏳ / ✅ 안내 줄이 코드 ③에만 붙는 것을 보았다.

학교 무선망에서 반 전체가 동시에 처음 실행한다면 가 낫고, 내 분석을 친구가 주피터·코랩에서 다시 돌려 본다면 가 낫다. '좋은 도구'라는 말에는 를 반드시 붙여야 한다.

코드 ④는 같은 SQL 을 표 두 개에 보냅니다. 하나는 자료형을 적은 표, 하나는 적지 않은 표입니다. 오류가 날까요, 다른 답이 나올까요, 그대로일까요?

코드 ⑤는 같은 표를 100번 이어 붙인 36,500행에서 시간을 잽니다. 가장 빠른 도구와 가장 느린 도구를 먼저 적어 두세요.

기본 코드 ④를 그대로 ▶ 실행합니다. 이 칸은 일부러 틀린 길을 한 번 겪어 보는 칸이에요 — 나오는 [] 와 365 는 고장이 아니라 오늘 배울 결과입니다.

도전 q1 의 functioning = 1 을 functioning = '1' 로 바꿔 보세요. 틀린 표가 [('0', 17727.4), ('1', 12699.7)] — 맞는 답을 냅니다. 두 실수가 서로를 지운 자리입니다.

기본 이어서 코드 ⑤를 ▶ 실행해 내 화면에서 잰 값을 비교표에 적습니다. 같은 도구를 세 번 재어도 값이 흩어지는 것을 눈여겨보세요.

도전 몸 * 100 을 몸 * 300 으로 바꾸면 어느 도구의 시간이 세 배가 되고 어느 도구가 덜 늘어나는지 보세요.

탐구 세 번 잰 값이 흩어지는 폭을 근거로, '한 번 잰 값'을 믿지 않는 까닭을 한 줄로 적어 보세요. 기계와 그날의 형편에 따라 순서까지 바뀔 수 있습니다.

• 코드 ④의 출력에 오류가 한 줄도 없다는 것을 눈으로 확인했다.
• typeof(temp) 가 text 로 나오는 것을 보았다.
• 코드 ⑤에서 첫 번째 잰 값이 가장 느린 것을 보았다.

오류가 없는데도 틀린 것을 알아챌 단서는 와 둘이다. 원인은 이다.

마지막으로 대표값을 바꿔 봅니다. 평균 대신 중앙값으로 물으면 차이는 커질까요, 작아질까요? 그리고 도구마다 몇 줄이 들까요?

도전 칸 코드 ⑥은 mean 을 median 으로 바꾼 것이 전부입니다. pandas 는 낱말 하나로 끝나지만 SQL 은 어떻게 되는지 보세요.

기본 이제 아래 확인 문제 4의 비교표를 채웁니다 — 계산 도구 넷(순수 파이썬 · SQL · pandas · 미니 시트)과 그림 도구 둘(chart · matplotlib), 모두 여섯 줄입니다. 줄 수 · 36,500행 시간 · 첫 준비 · 남이 다시 돌리기 · 틀리기 쉬운 자리 다섯 칸을 오늘 본 것으로 채우세요.

탐구 표를 다 채운 뒤, R 과 BI 도구는 왜 이 표에 없는지 한 줄로 적습니다 — 교육과정이 말하는 도구 선정 기준(인지 부담이 적고 기기·운영체제에 비교적 독립적인 도구)으로 답하세요.

• 중앙값 차이 −11,920.5 가 평균 차이 −5,027.7 의 두 배가 넘는 것을 확인했다.
• SQL 의 MEDIAN 이 no such function 으로 멈추는 것을 보았다.
• 비교표 여섯 줄을 모두 채웠다 — 빈칸이 남지 않았다.

'공휴일에는 따릉이를 덜 탄다'고 쓰기 전에 와 를 확인해야 한다. 시청 보고서에는 을 쓰고 를 함께 적겠다.