텍스트 데이터 활용하기

소개

파이썬은 데이터 분석과 통계 계산 분야에서 널리 활용되는 강력하고 유연한 프로그래밍 언어입니다. 특히 텍스트 분석과 자연어 처리에 특화된 풍부한 라이브러리 생태계를 갖추고 있어, 텍스트 데이터를 다루는 데 최적의 선택입니다.

이번 챌린지에서는 파이썬의 기능을 활용하여 여러 텍스트 파일들을 대상으로 통계 분석을 수행해 보겠습니다. 파이썬을 통해 텍스트 데이터에서 어떻게 유의미한 통찰을 이끌어낼 수 있는지 함께 알아봅시다.

단어 총 개수 세기

home/labex/files 폴더 안에 여러 개의 텍스트 파일이 준비되어 있습니다.

여러분의 과제는 이 모든 텍스트 파일을 읽어 전체 단어의 총합을 계산하는 word_count.py라는 파이썬 스크립트를 작성하는 것입니다.

이때 문장 부호는 단어로 간주하지 않는다는 점에 유의하세요. 예를 들어, "java" 파일에는 총 111 개의 단어가 포함되어 있습니다.

요구 사항

• 스크립트를 실행했을 때 콘솔에 전체 단어 개수가 출력되어야 합니다.

빈도수가 높은 단어 찾기

전체 단어 개수를 성공적으로 구했다면, 다음 과제는 모든 텍스트 파일에서 가장 자주 등장하는 상위 3 개의 단어를 찾아내는 것입니다. 이를 위해 top_3_high_frequencies.py 스크립트를 작성하세요. 스크립트는 해당 단어들과 각각의 빈도수를 빈도 기준 내림차순으로 콘솔에 출력해야 합니다.

출력 예시는 다음과 같습니다:

python top_3_high_frequencies.py

## 콘솔에 단어와 빈도수 출력
word1 20
word2 15
word3 13

요구 사항

• 스크립트 실행 시 상위 3 개 단어와 그 개수가 콘솔에 출력되어야 합니다.
• 단어 계산 시 대소문자를 구분합니다. 즉, "Word"와 "word"는 서로 다른 단어로 처리됩니다.
• 문장 부호는 단어의 일부로 간주하지 않으며 계산에서 제외해야 합니다.

순서대로 단어 정렬하기

이번에는 각 파일 내의 단어 순서를 고려해 보겠습니다. 각 파일에서 첫 번째 단어들만 모으고, 그다음 두 번째 단어들만 모으는 식으로 데이터를 재구성해 보면 어떨까요?

여러분의 과제는 각 입력 파일에서 n 번째 단어를 추출하여 output/n이라는 새 파일에 저장하는 step3_code.py 스크립트를 작성하는 것입니다. 여기서 'n'은 단어의 위치 (1 부터 시작) 를 의미합니다. 결과 파일들은 /home/labex/project/output/ 디렉토리에 생성되어야 합니다.

예를 들어, 각 파일의 첫 번째 단어들을 모은 output/1 파일의 내용은 다음과 같아야 합니다:

## output/1, 1번부터 카운트 시작.
CentOS Java A Python Ubuntu

마찬가지로 100 번째 단어들이 존재한다면, output/100의 내용은 다음과 같을 것입니다:

## output/100, 100번째 단어. java, linux, program 파일에만 100번째 단어가 있는 경우.
applications and the

요구 사항

• output 폴더는 /home/labex/project/ 경로에 위치해야 합니다.
• 파일을 읽는 순서는 상관없으나, 각 파일 내부의 단어 순서는 반드시 지켜져야 합니다.
• 문장 부호는 단어의 일부로 간주하지 않으며 제외해야 합니다.

요약

이번 파이썬 챌린지를 통해 기초적인 텍스트 데이터 분석 방법을 학습했습니다. 전체 단어 수를 세고, 빈도수가 높은 단어를 식별하며, 여러 파일에서 특정 위치의 단어를 추출하여 별도의 파일로 저장하는 실습을 진행했습니다. 이 과정을 통해 파이썬으로 텍스트 데이터를 다루는 핵심 기술을 익혔으며, 이는 향후 더 복잡한 텍스트 처리 및 분석 작업을 수행하기 위한 튼튼한 기초가 될 것입니다.