<jupyter_start><jupyter_text>Preparation<jupyter_code>! pip install -q kaggle
from google.colab import files
files.upload()
! mkdir ~/.kaggle
! cp kaggle.json ~/.kaggle/

# Make directory named kaggle and copy kaggle.json file there.

! chmod 600 ~/.kaggle/kaggle.json

# Change the permissions of the file.

! kaggle datasets list 

#- That's all ! You can check if everything's okay by running this command.<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Load Data<jupyter_code>! kaggle datasets download -d openfoodfacts/world-food-facts
! mkdir train
! unzip world-food-facts.zip -d train<jupyter_output>mkdir: cannot create directory ‘train’: File exists
Archive:  world-food-facts.zip
  inflating: train/en.openfoodfacts.org.products.tsv<jupyter_text>연습 1  단계 1. https://www.kaggle.com/openfoodfacts/world-food-facts/data 로 간다.  단계 2.데이터를 다운 받아서 압축을 푼다.<jupyter_code><jupyter_output><empty_output><jupyter_text>단계 3. tsv파일을 불러와서 food라는 이름의 데이터 프레임에 저장한다.(잊지 말고 넘파이와 판다스를 import한다. 아마 몇 컬럼의 타입이 섞여 있다have mixed types.라는 오류가 뜰 텐데 정상이다. 계속 진행하면 된다.)<jupyter_code>import pandas as pd
import numpy as np

food = pd.read_csv('/content/train/en.openfoodfacts.org.products.tsv', sep='\t')<jupyter_output>/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/IPython/core/interactiveshell.py:2718: DtypeWarning: Columns (0,3,5,19,20,24,25,26,27,28,36,37,38,39,48) have mixed types.Specify dtype option on import or set low_memory=False.
  interactivity=interactivity, compiler=compiler, result=result)<jupyter_text>단계 4. 처음 5개 열을 본다<jupyter_code>food.head(5)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>단계 5. 데이터 셋에 있는 관측치는 모두 몇 개인가?<jupyter_code>len(food.columns)
nrow = food.shape[0]
nrow<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>단계 6. 데이터 셋에 있는 열의 수는 몇 개인가?<jupyter_code>ncol = food.shape[1]
ncol
len(food.columns)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>단계 7. 모든 열의 이름을 출력해본다<jupyter_code>food.columns<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>단계 8. 105번째 열의 이름name은 무엇인가?<jupyter_code>food.columns[104]<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>단계 9. 105번째 열의 타입은 무엇인가?<jupyter_code>food['-glucose_100g'].dtype<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>단계 10. 데이터는 어떻게 색인 되어 있는가?<jupyter_code>food.index<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>단계 11. 19번째 관측치(observation)의 상품명(product name)은 무엇인가?<jupyter_code>food.loc[18,'product_name']<jupyter_output><empty_output>
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