행복한바보고양이😻

Error Code오류 원인  seaborn 라이브러리가 설치되지 않음seaborn은 데이터 시각화를 위한 Python 라이브러리로, 현재 환경에 설치되지 않은 상태입니다.requirements.txt에 seaborn이 누락Streamlit Cloud와 같은 환경에서는 requirements.txt 파일에 필요한 패키지를 명시해야 합니다.requirements.txt 파일이 없거나, seaborn 패키지가 포함되지 않은 경우 발생할 수 있습니다.    오류 해결 방법 Python 프로젝트를 진행하다 보면 여러 패키지를 설치하게 됩니다. 이때, 프로젝트에 필요한 패키지를 명시적으로 관리하고, 팀원들과 동일한 환경을 유지하기 위해 사용하는 파일이 바로 **requirements.txt**입니다. 이번 글에서..

지난 시간에 이어 Streamlit의 내장 차트 함수와 Plotly Express를 활용하여 데이터 시각화에 대해 알아보겠습니다. Streamlit은 간단한 코드를 통해 데이터를 시각적으로 표현할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다. 특히 Plotly는 웹 기반의 대화형 차트를 생성하는 데 매우 유용합니다. 🛠️ 구현 코드 설명아래 예제에서는 Streamlit 내장 차트와 Plotly Express를 사용하여 다양한 차트를 생성하는 방법을 살펴보겠습니다.1️⃣ 주요 라이브러리 임포트 및 데이터 준비import streamlit as stimport plotly.express as pximport pandas as pdStreamlit: 웹 애플리케이션을 생성하는 데 사용Plotly Express: 대화형..

데이터를 시각화하여 정보를 전달하는 것은 데이터 분석의 핵심 요소 중 하나입니다.Streamlit은 Matplotlib, Seaborn, 그리고 Pandas와 같은 시각화 라이브러리와 통합되어 있어 차트를 간단히 표현할 수 있습니다.   🛠️ 코드 설명1️⃣ 필요한 라이브러리 설치 및 설정import pandas as pdimport streamlit as stimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sbfrom matplotlib import rc# 한글 폰트 설정 (Mac 기준)rc('font', family='AppleGothic')plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 이 코드에서는 데이터 시각화에 필요한 mat..

Streamlit은 데이터 시각화와 웹 애플리케이션을 간단히 구축할 수 있는 Python 기반의 오픈소스 라이브러리입니다. 이 글에서는 Streamlit을 사용하여 **Sidebar(사이드바)**를 생성하고, 다양한 파일 업로드 기능을 구현하는 방법을 소개합니다.1. Sidebar란?Sidebar는 Streamlit에서 제공하는 사이드 영역으로, 사용자 입력을 받아 데이터를 처리하거나 인터랙션을 구현할 때 활용됩니다. 이를 통해 화면 공간을 효율적으로 사용할 수 있습니다.2. 구현할 Sidebar 기능메뉴 옵션이미지 파일 업로드CSV 파일 업로드PDF 파일 업로드각 메뉴에 따라 다른 파일 업로드 기능이 동작하며, 업로드한 파일을 저장하고 화면에 표시하는 기능을 제공합니다.3. 코드 상세 설명아래는 전체 ..

1. 이미지(Image) 파일 출력  from PIL import Image 먼저 이미지 처리를 위한라이브러리를 호출합니다.  st.image() import streamlit as st# 이미지 처리를 위한 라이브러리from PIL import Imagedef main(): # 1. 저장되어 있는 이미지 파일을 화면에 보여주기 img = Image.open('./data/image_03.jpg') # 이미지 파일 경로 st.image(img, width=500) # 이미지 너비를 500으로 설정하여 표시 st.image(img, use_column_width=True) # 화면 너비에 맞게 표시if __name__ == '__main__': main() 출력 1-1.  ..

1. 웹 서버를 구동하는 코드 # 스트림릿 라이브러리를 사용하여 웹 서버를 구동하는 코드import streamlit as stdef main(): pass if __name__ == '__main__': main()    2. 글자 출력하기   st.title() : 제목같은 큰 글씨st.subheader() : 제목보다 작은 글씨st.text() : 기본 작은 글씨st.success() :  성공 확인 나타내는 글씨st.info() : 정보 확인 st.error() :  에러 표시  st.title('Hello, Streamlit!') st.subheader('작은 제목') st.text('일반 텍스트') st.success('무엇인가 잘되었음을 글자로 나..

📌 Mac에서 Streamlit 사용 시 발생할 수 있는 문제 해결1. No module named 'streamlit' 에러 발생ModuleNotFoundError: No module named 'streamlit'  ✅ 해결 방법 가상환경이 활성화되지 않았을 가능성이 높습니다. 아래 명령어를 실행하여 가상환경을 활성화한 후 다시 실행하세요.source streamlit_env/bin/activate 그리고 다시 pip install streamlit을 실행합니다.  2. Streamlit 실행 시 "Address already in use" 에러 발생OSError: [Errno 48] Address already in use  ✅ 해결 방법Streamlit이 기존에 실행 중일 가능성이 있습니다. 다..

🎯 1. Streamlit과 GitHub를 연동하는 이유?GitHub를 활용하면 Streamlit 애플리케이션을 버전 관리 및 협업할 수 있으며,Streamlit Cloud를 사용하면 GitHub에 올려진 프로젝트를 자동으로 웹 애플리케이션으로 배포할 수 있습니다.  ✅ GitHub 연동을 통한 장점GitHub에서 코드 관리 및 자동 업데이트Streamlit Cloud에서 무료 배포 가능협업 시 코드 변경 이력 추적 및 공동 개발 가능별도 서버 없이 빠른 웹 애플리케이션 배포 가능 📌 2. 준비물1️⃣ GitHub 계정 → 가입하기2️⃣ Git 설치 (Mac/Linux/Windows 모두 가능)3️⃣ Streamlit 설치된 Python 환경4️⃣ Streamlit Cloud 계정 → 가입하기    ..

🔍 Streamlit(스트림릿)이란?Streamlit은 데이터 분석, 머신러닝 모델 시각화 및 웹 애플리케이션을 쉽게 개발할 수 있도록 도와주는 Python 오픈소스 라이브러리입니다.특히, 웹 개발 경험이 없는 데이터 분석가 및 데이터 사이언티스트도 Python 코드만으로 웹 애플리케이션을 손쉽게 구현할 수 있다는 점에서 많은 인기를 얻고 있습니다.  Streamlit의 주요 특징HTML, CSS, JavaScript 없이도 웹 애플리케이션 개발 가능Pandas, Matplotlib, Plotly 등의 시각화 라이브러리와 호환실시간 데이터 업데이트 및 인터랙티브 대시보드 구축 가능 빠르고 간편한 개발 환경 지원 🛠️ Mac에서 Streamlit 설치 방법  https://streamlit.io/ St..

1. 계층적 군집 분석(Hierarchical Clustering) 개요계층적 군집 분석(Hierarchical Clustering)은 데이터를 계층적으로 군집화하는 비지도 학습(Unsupervised Learning) 알고리즘입니다. 군집의 개수를 미리 지정할 필요 없이 데이터를 점진적으로 병합 또는 분할하는 방식으로 작동합니다. 계층적 군집 분석의 주요 특징:군집 수(K)를 사전에 정하지 않아도 됨.군집 간의 계층적 관계를 시각적으로 표현할 수 있음.데이터 특성에 따라 병합(Agglomerative) 또는 분할(Divisive) 방법을 선택 가능.덴드로그램(Dendrogram)을 이용하여 군집 형성 과정을 시각화 가능.  2. 계층적 군집 분석의 작동 원리계층적 군집 분석은 크게 두 가지 방식으로 나..