PyDataset 데이터 도감

파이썬 패키지 PyDataset 이 담고 있는 연습용 데이터 757개를 주제별로 찾아보는 수업용 웹앱입니다.

「막대그래프를 연습해야 하는데 쓸 만한 데이터가 없다」 「iris 말고 다른 건 없나요?」 — 이럴 때 씁니다.

학생·교사가 쓰는 법

1. dist/index.html 파일 하나만 있으면 됩니다. 더블클릭하면 바로 열립니다. 인터넷도, 설치도 필요 없습니다.
2. 위쪽 탭 네 개 — 🗂️ 주제별 보기 / 🔎 찾기 / 📊 그래프로 고르기 / 📖 안내
3. 데이터셋 카드를 누르면 컬럼 목록과 맷플롯립 예제 코드가 나옵니다. 복사해서 코랩에 붙이면 됩니다.

데이터를 실제로 불러 보려면 코랩에서 한 번만:

pip install pydataset

from pydataset import data
df = data('iris')
print(df.head())

화면 넷

탭	하는 일
🗂️ 주제별 보기	열 갈래(생물·의학 / 농업·식물 / 경제·금융 / 사회·인구 / 심리·교육 / 스포츠·여가 / 교통·공학 / 환경·기상 / 역사 고전자료 / 통계 실습용) → 소주제 → 목록
🔎 찾기	이름·한국어 제목·컬럼 이름·초성(ㅂㄲ→붓꽃)으로 찾고, 갈래·그래프·크기·패키지로 좁힌다
📊 그래프로 고르기	그리고 싶은 그래프(변화·비교·분포·관계)를 먼저 고르면 그릴 수 있는 자료만 보여 준다
📖 안내	PyDataset 쓰는 법과 미리 알아 둘 함정 네 가지

데이터셋 하나를 누르면

• 한국어 한 줄 제목과 영어 원제
• 행 × 열, 숫자 열·범주 열 개수, 빠진 값, 행 이름이 있는지
• 컬럼 표 — 이름 · 종류(숫자/범주/글자/참거짓) · 다른 값의 개수 · 빠진 값
• data('iris') 불러오기 코드 (복사 단추)
• 그릴 수 있는 그래프마다 맷플롯립 예제 코드 (복사 단추)
• 경고 — 부를 수 없는 이름인지, 파일이 잘못 담겼는지, 비어 있는지

⚠ 수업 전에 알아 두면 좋은 것

앱을 만들며 PyDataset 0.2.0 을 뜯어보다 찾은 것들입니다. 「안내」 탭에 자세히 적어 두었습니다.

1. 이름이 겹치는 것이 30쌍 있고 쌍마다 한쪽은 부를 수 없습니다. data('lung') 은 survival 것이고 KMsurv::lung 은 어떻게 해도 안 나옵니다. 그래서 데이터셋은 757개인데 부를 수 있는 이름은 727개뿐입니다.
2. 파일이 잘못 담긴 것이 13개 있습니다. MASS/housing.csv 를 열면 R 의 MASS::housing(72행 5열)이 아니라 multgee::housing(1448행 4열)이 나옵니다.
3. 비어 있는 것이 2개 있습니다 (Zelig/friendship, Zelig/sna.ex — 행이 0개).
4. data('datasets') 를 부르면 자료가 아니라 757행짜리 목록표가 나옵니다.

개발

npm install          # 의존성 설치
npm start            # 개발 서버
npm run build        # dist/index.html 한 파일로 빌드
npm test             # 시험 117가지
npm run check:syntax # 문법 · 저작권 · 대화상자 · 화면 수명 검사
npm run data         # 자료 다시 만들기 (pydataset·pandas 가 있어야 한다)

npm run data 는 pip install pydataset 이 되어 있어야 합니다. 파이썬에서 한 번 data() 를 부르면 PyDataset 이 홈 폴더(~/.pydataset)에 자료를 풀어 놓는데, tools/build_data.py 가 그것을 읽어 tools/catalog_ko.py(한국어 제목·분류)와 합쳐 src/data/catalog.js 를 만듭니다.

저작권

© 2026 티쳐무 · 모든 권리 보유 — 학교 수업 목적으로만 이용해 주세요.

이 앱은 데이터의 값(행)을 담고 있지 않습니다. 담은 것은 행·열 수와 컬럼 이름·종류처럼 「어떤 자료인가」를 말해 주는 정보뿐입니다. 데이터셋 자체는 R 의 여러 패키지에 실린 것이고 저작권과 출처가 각각 따로 있습니다. 한국어 제목과 주제 분류는 원문을 옮긴 것이 아니라 우리가 새로 쓴 것입니다. 자세한 것은 LICENSE 를 보세요.