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연습 문제

데이터를 청크로 로드하는 이터레이터 작성 (5)

마지막 단계예요. 지금까지 대용량 데이터셋을 청크 단위로 처리하는 방법을 많이 배웠습니다. 이번 연습 문제에서는 데이터를 처리하는 코드를 하나의 함수에 모아, 같은 내용을 반복해서 작성하지 않고도 재사용할 수 있도록 만들어 보겠습니다.

처리할 파일의 파일명과, 데이터셋에서 처리하려는 행의 국가 코드를 두 개의 인자로 받는 함수 plot_pop()을 정의할 거예요.

이전에 작성한 모든 코드를 plot_pop() 안에 담을 것이므로, 함수를 호출하기만 해도 다음 작업이 한 번에 수행됩니다.

  • 파일을 청크 단위로 로딩하고,
  • 도시 인구 값을 담은 새 열을 만들고,
  • 도시 인구 데이터를 시각화합니다.

해야 할 일이 많지만, 이제 이 함수를 사용하면 원하는 파일과 국가 코드에 대해 같은 과정을 손쉽게 반복하고 시각화할 수 있어요!

현재 디렉터리에 있는 'ind_pop_data.csv' 데이터를 사용합니다. pandas와 matplotlib.pyplot 패키지는 각각 pd, plt로 임포트되어 준비되어 있어요.

완료한 뒤에는 플롯을 잠시 살펴보면서 새롭게 익힌 기술을 돌아보세요. 여기가 끝은 아닙니다! 이 데이터 작업이 즐거우셨다면, Kaggle에 있는 전처리된 버전을 활용해 계속 탐색해 보셔도 좋아요.

지침

100 XP
  • 데이터 처리용 파일명을 받는 filename과 데이터셋에서 처리할 국가 코드를 받는 country_code, 이렇게 두 개의 인자를 갖는 함수 plot_pop()을 정의하세요.
  • 파일 'ind_pop_data.csv'에서 국가 코드 'CEB'의 데이터를 처리하도록 plot_pop()을 호출하세요.
  • 파일 'ind_pop_data.csv'에서 국가 코드 'ARB'의 데이터를 처리하도록 plot_pop()을 호출하세요.