구글 코랩에서는 셀마다 변수 값을 다시 정의해야 하나요?

이조교님, 질문 정리 감사합니다.아래는 해당 질문에 대한 답변이니 해당 수강생 분께 답변 메일 부탁드립니다.질문:구글 코랩에서는 셀마다 변수 값을 다시 정의해야 하나요?아니면 첫 번째 셀에서 x = 10이라고 하면, 두 번째 셀에서도 x를 그대로 쓸 수 있나요?답변:셀마다 변수를 다시 정의할 필요는 없습니다.구글 코랩에서는 모든 코드 셀이 하나의 같은 실행 환경(메모리 공간)을 공유합니다.예를 들어, 첫 번째 셀에서x = 10위 코드로 변수 x를 정의해두면, 그다음 셀에서print(x)라고만 입력해도 정상적으로 10이 출력됩니다. 다만, 런타임을 초기화하거나, 첫번째 셀을 실행하지 않은 상태에서 두번째 셀을 실행시키면 변수 x가 정의되어 있지 않기 때문에 오류가 날 수 있습니다.그래서 전체 코드를 처음 실행할 때는 위에서부터 순서대로 실행하는 것이 좋습니다. 강의 관련 질문에는 활발하게 답변해 드리고 있습니다.수강생 여러분은 걱정하지 마시고 편하게 질문하세요.여러분은 공부에만 집중하시면 됩니다! 김판다 드림

특정 위치의 문자열 치환

네, 맞습니다. str 타입은 불변(immutable) 객체이기 때문에, 문자열의 일부만을 직접 변경할 수 없습니다.즉, word[1] = 'z'처럼 문자열의 특정 인덱스에 값을 대입하는 방식은 허용되지 않습니다.문자열을 수정하려면 새로운 문자열을 만들어야 합니다. 다음과 같이 쓸 수 있습니다.word = 'python' new_word = word[:1] + 'z' + word[2:] print(new_word) # 'pzthon'

퀴즈 질문) 시퀀스가 뭔가요?

AI 퀴즈도 풀고 계시다니 열심히 하시네요!아주 좋은 질문 하셨습니다.시퀀스(Sequence)란 요소 간에 순서가 존재하기에, 정수로 표현되는 인덱스를 사용해 각 요소에 위치로 접근할 수 있는 자료형을 말합니다.즉, 위치 기반 인덱싱이 가능한 자료형을 의미합니다. (예시: 리스트의 인덱싱 a[0])대표적인 예로는 리스트와 튜플이 있습니다.반면, 딕셔너리는 키 인덱싱만 가능하고, 집합(set)은 인덱싱이 불가능하기에 딕셔너리와 집합은 시퀀스에 해당하지 않습니다.감사합니다.김판다 드림

문자열에 작은 따옴표를 주로 사용하시는 이유가 있을까요?

저도 원래는 문자열에 큰따옴표(")를 사용했었습니다.그런데 강의 초창기 때, 어떤 초심자분께서 큰따옴표를 작은따옴표 2개('')로 착각하고 따라 치시는 바람에 에러가 났던 일이 있었습니다. 그 이후로 큰따옴표는 오해의 소지가 있을 수 있겠다는 생각이 들어, 강의에서는 작은따옴표(')를 사용하기로 했습니다.물론 수강생분들은 큰따옴표든 작은따옴표든 편하신 걸 사용하셔도 괜찮습니다!

a[:]는 언제 필요한가요?

강의를 즐겁게 수강해 주셨다니 정말 감사합니다.수강 후 이렇게 좋은 질문까지 해주셔서 더욱 감사드립니다.AI가 먼저 드린 답변처럼, a[:]는 a의 복사본을 의미하며, 이를 얕은 복사(shallow copy)라고 부릅니다.하지만 데이터 분석 모듈에서는 이 개념이 매우 중요하게 다뤄지지는 않습니다.여러분이 실무에서 직접 얕은 복사를 사용할 일은 거의 없습니다. 다만 데이터 분석에서는 1차원이 아닌 2차원 데이터를 주로 다루기 때문에,2차원 인덱싱이나 슬라이싱을 사용할 때 종종 콜론을 사용하게 됩니다.예를 들어, Pandas에서는 iloc 인덱서를 사용해 2차원 인덱싱을 하는데,행과 열의 인덱싱을 콤마로 구분해 한번에 인덱싱을 수행합니다.전체 행 중에서 특정 열만 가져오고 싶을 때 아래와 같이 작성합니다:df.iloc[:, 2:5] # 행은 모두 가져오고, 열은 세번째부터 다섯번째 열까지 인덱싱여기서 콜론(:)는 행의 인덱싱에서 전체 행을 가져온다는 의미입니다.즉, 콜론(:)은 '전부 가져오기'를 뜻하는 문법으로 자주 사용되며, 이 개념을 정확히 이해하는 것이 더 중요합니다.따라서 a[:]를 개별적으로 사용하게 되는 얕은 복사의 개념을 아는 것보다,'콜론(:)은 전체를 선택하는 구문이다'라는 원리를 이해하는 것이여러분의 데이터 분석 학습에 훨씬 더 도움이 됩니다. 예시의 iloc를 사용하는 세부적인 코드는 판다스 라이브러리에서 배우게 되시니 걱정마세요!여기까지 함께해 주셔서 감사합니다.독자님의 끝까지 완주를 진심으로 응원합니다.감사합니다.김판다 드림

실수의 소수점 처리 방법이 궁금합니다.

먼저, 아주 좋은 질문을 하셨습니다.0.1 + 0.2가 0.3이 아니기에 0.3으로 만들고 싶은 마음이 드는 것은 당연합니다. 하지만 여러분이 앞으로 실무에서 파이썬을 활용할 때,이런 float 데이터를 개별적으로 다루는 일은 거의 없습니다.대부분은 판다스나 넘파이 등의 데이터 처리 라이브러리를 사용하게 되고,이 도구들은 수많은 float 값을 한꺼번에 처리할 수 있게 도와줍니다.소수점 자릿수를 지정해 일괄적으로 반올림하거나 포매팅하는 방식이 일반적입니다. 그렇기에 굳이 방법을 알려드리지 않았던 것이지만, 열공하시는 수강생분이 계시니 알려드리겠습니다.개별적인 float 데이터의 소수점을 처리해야할 때 사용하세요!round 함수를 사용하면 반올림으로 소수점을 처리할 수 있습니다.a = 0.1 + 0.2 b = round(a, 1) # 소수 첫째 자리까지 존재하도록 반올림 print(b) # 출력: 0.3round(a, 1)을 사용하면 a를 소수 첫째 자리까지 반올림하여 우리가 기대하는 0.3을 얻을 수 있습니다. 여기서 1은 자릿수를 의미합니다. (둘째 자리까지라면 2를 입력하면 됩니다.)열심히 공부하시는 수강생 분들을 보면 항상 마음이 기쁩니다. 감사합니다.김판다 드림

다음 강의는 언제 런칭되나요?

안녕하세요!다음 강의를 기다려주신다니 정말 감사합니다.그만큼 이전 강의를 잘 따라와 주셨다는 뜻이라, 저에게는 최고의 칭찬입니다.다만 저는 강의 퀄리티를 가장 중요하게 생각하다 보니,정확한 런칭 시점을 지금 딱 말씀드리기는 어려운 점 양해 부탁드립니다.조금만 더 기다려 주시면,더 좋은 강의로 꼭 보답드리겠습니다!올해 안에는 런칭합니다!

해당 강의를 다 본 후 다음 스텝은 어떻게 공부해야 할까요?

안녕하세요. 강의를 들어주셔서 진심으로 감사합니다.특히 “해볼 수 있겠는데?”라는 말씀은 강사로서 정말 큰 보람입니다.이제 막 흥미가 생긴 시점에 다음 스텝까지 고민하고 계신 모습에서배움에 대한 진지한 태도가 느껴져 더욱 인상 깊었습니다.강의가 그만큼 마음에 드셨기에 다음 스텝을 고민하시는 것이라 저에게도 큰 기쁨입니다.질문에 대한 답을 드리자면,책을 읽으시며 다음 강의를 기다리시는 것이 가장 좋은 방법입니다.현재 준비 중인 판다스 강의는 올해 안에 런칭될 예정입니다.책은 혼자서도 학습하실 수 있도록 구성되어 있으니부담 갖지 마시고, 천천히 가벼운 마음으로 읽어보시길 권합니다.강의와 함께하면 더 깊이 이해하실 수 있을 거예요.유튜브 엑셀투파이썬 채널을 방문해서 일부 판다스 영상을 시청하시며 기다리는 것도 좋은 방법입니다.조금만 기다려 주세요.감사합니다!

강의가 안나오고 검은색 화면만 나와요

지금은 해결되신 것 같아 다행입니다!영상이 재생되지 않거나 하는 문제는 인프런 시스템과 관련된 부분이기 때문에공지된 [1:1 문의하기]를 이용해 주시는 것이 더 빠르게 해결될 수 있습니다.(사진)

데이터 분석가가 되기 위한 다음 단계가 궁금합니다!

안녕하세요.제 강의가 수강생 분들의 동기와 확신에 도움이 되었다는 말씀을 들으니 저 역시 큰 보람을 느낍니다.무언가를 배우며 가슴이 뛴다는 건 정말 소중한 경험이죠. 그 시작을 함께할 수 있어 기쁩니다.데이터 분석가를 위한 파이썬 라이브러리 학습 순서에 관련해서는,수강하신 이 강의의 말미에서 안내드리고 있습니다.👉 [에필로그_데이터 분석 모듈 선택 가이드]링크 강의를 참고해주시면,데이터 분석을 위해 익혀야 할 필수 기초 라이브러리에 대해서 안내되어 있습니다.링크 영상이 본 강의의 가장 마지막에 배치되어, 완강자를 위해 다음 단계를 안내하는 영상입니다.강의를 수강하시며 막히는 부분이 있거나, 중간에 궁금한 점이 생기면인프런 Q&A 게시판을 통해 질문 주시면 빠르게 답변드리겠습니다. 😊앞으로도 꾸준히 즐겁게 학습 이어가시길 응원합니다.감사합니다.김판다 드림