데이터 과학 편집기

데이터 과학 제품과 서비스 개발을 위해서 IDE(통합개발환경)을 두고 RStudio와 Jupyter 두 진영으로 나눠 치열한 경쟁을 펼쳤다. 각자 장점을 두고 범위를 확대하면서 진정한 데이터 과학 패자가 되고자 한 편의 드라마를 펼쳤다. 그 중심에는 RStudio와 아나콘다가 있으며 마치 현대차와 기아차처럼 동일한 자동차인데 세부 구성과 디자인에 차이만 있을 뿐 어느 것이 더 우월하고 좋다는 마케팅을 펼쳤다.

데이터 과학 편집기에 Visual Studio Code가 등장하면서 큰 변화가 일어나고 있다. 특히 인공지능 기능을 탑재한 Extension이 VS Code에 추가되면서 기존 RStudio와 주피터 IDE가 하던 기능을 넘어 새로운 지평을 열어가고 있다. 그 중심에는 GitHub을 마이크로소프트가 인수하면서 새로 출시한 부조종사(Copilot)가 있고 기존 RStudio와 Jupyter에 오픈소스 CodeGPT도 도입되면서 지금까지 경험하지 못한 새로운 데이터 과학 환경이 펼쳐지고 있다.

그림 1: 데이터 사이언스 IDE 전쟁

RStudio에서 사명을 변경한 포짓(Posit)이 차세대 데이터 과학 통합개발환경(IDE)인 포지트론(Positron)을 공개했다. 이는 마이크로소프트의 오픈소스 프로젝트인 Code OSS(VS Code의 기반)을 토대로 개발되었으며, 기존 RStudio IDE의 핵심 기능들을 통합했다. 포지트론은 그간 축적된 경험을 바탕으로, 다양한 프로그래밍 언어를 지원하는(Polyglot) 데이터 과학 작업에 최적화된 환경을 제공한다.

인텔리센스

지능형 코딩 지원 기능인 인텔리센스(IntelliSense)는 VS Code 기능을 기반으로 데이터 과학 작업에 특화된 코드 작성을 돕는 기능이 포함되어 있으며 포지트론에서 지원되는 중요한 기능은 다음과 같다.

  1. 코드 자동 완성
    • 변수, 함수, 클래스 이름 등을 입력하기 시작하면 관련 제안을 표시한다.
    • 라이브러리나 패키지의 함수들도 자동으로 제안한다.
  2. 문법 강조
    • 코드의 구문에 따라 다양한 색상으로 강조 표시하여 가독성을 높인다.
  3. 실시간 오류 검출
    • 코드를 입력하는 동안 문법 오류나 잠재적인 문제를 실시간으로 표시한다.
  4. 함수 시그니처 도움말
    • 함수를 입력할 때 해당 함수의 매개변수 정보를 보여준다.
  5. 정의로 이동
    • 변수나 함수의 정의된 위치로 쉽게 이동할 수 있다.
  6. 리팩토링 도구
    • 변수 이름 변경, 코드 구조 개선 등의 리팩토링 작업을 지원한다.
  7. 다양한 언어 지원
    • R, 파이썬, SQL 등 다양한 언어에 대해 인텔리센스 기능을 제공한다.
그림 2: 포지트론 인텔리센스

단축키

R 코드 개발을 진행할 때 %>% , ← 두가지 기능이 가장 많이 사용되는 단축키로 RStudio에서는 기본으로 지원되었다. 포지트론에서 자주 사용되는 단축키를 CTRL + Shift + m , Alt + - 를 적용시키는 방법을 살펴보자.

Positron의 키보드 단축키는 몇 가지 예외를 제외하고 Visual Studio Code에서 사용되는 키보드 단축키를 그대로 사용할 수 있다. 다음 표는 Positron에 특별히 추가된 단축키를 번역했고 Positron 위키 Keyboard Shortcuts에서 원문을 확인할 수 있다.

전역 단축키

단축키 설명
Cmd/Ctrl+Enter 편집기에서 선택한 코드를 실행한다. 선택된 코드가 없으면 현재 문장을 실행한다.
Cmd/Ctrl+Shift+0 콘솔에서 현재 열려있는 인터프리터를 재시작한다.
Cmd/Ctrl+Shift+Enter 편집기에서 열린 파일을 실행한다(예: source() 또는 %run 사용).
F1 커서 아래의 주제에 대한 상황별 도움말을 표시한다.
Cmd/Ctrl+K, Cmd/Ctrl+R 커서 아래의 주제에 대한 상황별 도움말을 표시한다(대체 바인딩).
Cmd/Ctrl+K, F 콘솔에 초점을 맞춘다.
Ctrl+L 콘솔을 지운다.

R 단축키

단축키 설명
Cmd/Ctrl+Shift+M 파이프 연산자(|> 또는 %>%)를 삽입한다.
Alt+- 할당 연산자(<-)를 삽입한다.
Cmd/Ctrl+Shift+L 현재 R 패키지가 있다면 로드한다.
Cmd/Ctrl+Shift+B 현재 R 패키지가 있다면 빌드하고 설치한다.
Cmd/Ctrl+Shift+T 현재 R 패키지가 있다면 테스트한다.
Cmd/Ctrl+Shift+E 현재 R 패키지가 있다면 검사한다.
Cmd/Ctrl+Shift+D 현재 R 패키지가 있다면 문서화한다.

RStudio 키맵

RStudio 키 바인딩을 사용하려면 다음 단계를 수행하면 다음 RStudio 키 매핑이 활성화된다.

  • Positron 설정을 연다(Cmd+, 또는 Ctrl+,).
  • “keymap”을 검색하거나 Extensions > RStudio Keymap으로 이동한다.
  • “Enable RStudio key mappings for Positron” 체크박스를 선택한다.
단축키 설명
Ctrl+1 소스에 초점을 맞춘다.
Ctrl+2 콘솔에 초점을 맞춘다.
Cmd/Ctrl+. 심벌로 이동한다.
Cmd/Ctrl+Shift+C 한 줄을 주석 처리하거나 주석 해제한다.
Cmd/Ctrl+Shift+N 새 R 파일을 생성한다.
F2 정의로 이동한다.
Cmd/Ctrl+I 선택 영역을 다시 들여쓰기한다.
Cmd/Ctrl+Shift+A 선택 영역을 재포맷한다.
Cmd/Ctrl+Shift+S 현재 R 스크립트를 소스로 실행한다.
Cmd/Ctrl+Alt+Shift+M 이름을 변경한다.
Cmd/Ctrl+Alt+I 새 Quarto/R Markdown 셀을 삽입한다.
Cmd/Ctrl+Alt+M 버전 관리 창을 연다.
Cmd/Ctrl+Alt+Left 이전 탭으로 이동한다.
Cmd/Ctrl+Alt+Right 다음 탭으로 이동한다.
Cmd/Ctrl+D 현재 줄을 삭제한다.
Cmd/Ctrl+Shift+M 파이프 연산자를 삽입한다.
Cmd/Ctrl+Shift+R 섹션을 삽입한다.
Alt+Shift+K 전역 키 바인딩 목록을 연다.
Alt+- 왼쪽 할당 연산자 <-를 삽입한다.

위지윅 편집기

RStudio에서 쿼토, R마크다운, 마크다운 문서를 편집할 때 위지윅(WYSIWYG) 기능을 비주얼 편집기(Visual Editor) 기능을 통해서 제공하였다. 동일한 기능은 쿼토(Quart) 확장 기능을 설치하게 되면 포함되어 있다. 수식이나 도형 등 기본 미리보기 기능은 내장되어 제공되지만 위지윅 편집 기능은 Cmd/Ctrl+Shift+F4 단축키를 눌러 위지윅 모드, 텍스트 편집 모드 사이를 자유로이 오갈 수 있다.

위지윅 편집기능을 통해서 문서에 적정한 이미지 크기 조절 및 정렬을 비롯하여 참고문헌 등 다양한 용도로 활용하여 문서제작 생산성을 획기적으로 높일 수 있다.

포지트론 위지윅 편집기능

포지트론 위지윅 편집기능

코딩 글꼴

다른 언어와 마찬가지로 R 코드로 데이터 과학 제품을 개발할 경우 글꼴도 코딩에 적합한 한글 글꼴을 설정한다. 먼저 D2 Coding 글꼴을 다운로드하여 운영체제에 설치한다.

포지트론/VS코드 좌측 하단 톱니바퀴 Settings 설정을 클릭 혹은 메뉴에서 “File” → “Preferences” → “Settings”를 통해 편집기 (Text Editor)로 들어가 운영체제에 설치한 코딩 폰트를 지정한다. Font Ligatures 도 true로 설정한다. 이를 통해 < - 표시가 &larra; 로 화면에 표현된다.

D2코딩 글꼴 장착

D2코딩 글꼴 장착

settings.json 설정파일에 Font Family, Font Size, Font Ligature를 설정하는 방식도 있다.

{
    "workbench.colorTheme": "Default Dark Modern",
    "editor.fontFamily": "'D2Coding ligature', D2Coding, monospace",
    "editor.fontSize": 15,
    "editor.fontLigatures": true
}

테마

VS Code Themes 웹사이트에서 Visual Studio Code의 테마를 검색하고 발견할 수 있는 웹사이트로 다양한 테마를 설치할 수 있고, 평점 등으로 정렬하여 쉽게 찾을 수 있도록 돕고 있으며, 어두운 테마와 밝은 테마 등 여러 카테고리로 나뉘어져 있다.

Command Palette (CTRL + SHIFT + P) → CTRL + K CTRL + T 단축키를 통해 테마를 변경할 수 있다.

Open VSX 레지스트리는 Visual Studio Code 확장을 위한 오픈 소스 마켓플레이스 플랫폼으로 커뮤니티 주도로 운영되며, 개발자들이 확장을 게시하고 발견하며 설치할 수 있게 한다. 독립적으로 운영되어 독점적인 확장 마켓플레이스에 대한 대안으로 각광받고 있다.

Positron 테마 변경과정

Positron 테마 변경과정

프로그래밍 엔진

R도 동일하지만, 특히 파이썬 버전을 달리하여 설치하고 아나콘다, 가상환경 등 다양한 파이썬 버전을 설치할 경우 경우에 포지트론에서 잡히지 않는 경우가 있다. 이와 같은 문제가 있는 경우 Cmd/Ctrl+Shift+P “명령 팔레트” (Command Palette)를 실행하고 나서 Devloper: Reload Window 명령어를 실행하게 되면 일렉트론(electron)으로 제작된 윈도우가 재실행되어 설치된 파이썬 버전을 찾을 수 있다.

그림 3: 파이썬 버전 활성화

맞춤법 검사

비주얼 스튜디오 코드 한스펠은 개인이나 학생에게는 무료인 맞춤법 VS 코드 맞춤법 기능을 제공하는 확장프로그램이다. 아마도 당분간 포지트론에서 확장기능을 제공하지 않을 것으로 보인다. 따라서, vscode-hanspell 확장기능을 포지트론에서 사용하기 위해서 .vsix 파일을 소스코드를 컴파일해서 Extenstions → ... → Install from VSIX...을 통해 로컬 파일형태로 설치한다. 소스코드를 컴파일하지 않고 확장프로그램만 사용하실 분은 다음 .vsix 파일을 설치해서 사용하면 된다.

그림 4: vscode-hanspell 확장프로그램
그림 5: 맞춤법 선택
그림 6: VS 코드 맞춤법 검사

.vsix 컴파일 과정

윈도우 환경에서 GitHub 저장소에 소스 코드만 있는 경우, 확장 프로그램을 직접 빌드하고 설치해야 한다.

  1. 먼저, Node.js가 컴퓨터에 설치되어 있어야 하고, 설치되어 있지 않다면 Node.js 웹사이트에서 다운로드하여 설치한다.

  2. 터미널(명령 프롬프트)을 연다.

  3. GitHub 저장소를 클론한다.

    git clone https://github.com/9beach/vscode-hanspell.git

  4. 클론한 디렉토리로 이동한다.

    cd vscode-hanspell

  5. 필요한 의존성을 설치한다.

    npm install

  6. vsce 를 확인한다. npm config get prefix /c/Users/YourUsername/AppData/Roaming/npm/vsce.cmd --version

  7. 확장 프로그램을 빌드한다.

    /c/Users/YourUsername/AppData/Roaming/npm/vsce.cmd package

    vsce.cmd package 명령어는 .vsix 파일을 생성한다.

  8. 포짓트론을 실행한다.

  9. 포짓트론에서 확장 마켓플레이스(Ctrl+Shift+X)를 열고, 상단의 “…” 메뉴를 클릭한다.

  10. “Install from VSIX…”를 선택하고 방금 생성한 .vsix 파일을 선택한다.

  11. 설치가 완료되면 포지트론을 재시작한다.

사용자 정의 설정

~/.hanspell-bad-expressions.json, ~/.hanspell-ignore을 적용한다. 자세한 사항은 비주얼 스튜디오 코드 한스펠 설정을 참고한다.

문서 제작

쿼토 문서

쿼토(Quarto) 확장프로그램을 설치하게 되면 New File...에서 Quarto Document와 Quarto Project를 선택하여 쿼토 문서를 제작할 수 있다.

Positron 쿼토 문서 작성

Positron 쿼토 문서 작성

PDF 보기

포지트론에서 PDF 파일을 직접 열어보기 위해서는 vscode-pdf 확장프로그램을 설치하면 별도 프로그램(아도브 애크로뱃 등) 없이 PDF 파일을 바로 열 수 있다.

그림 7: PDF 확장프로그램 - vscode-pdf

R/파이썬

quarto-webr, pyodide 쿼토 확장프로그램을 설치하면 R, 파이썬 콘솔을 쿼토 문서에서 직접 프로그래밍 할 수 있다.

quarto add coatless/quarto-webr
quarto add coatless-quarto/pyodide

샤이니 앱

shiny 확장프로그램을 설치하면 포지트론에서 웹앱을 제작할 수 있다.

Posit(이전의 RStudio)에서 Shiny 앱을 실행하는 단축키는 다음과 같다.

Ctrl+Shift+Enter (Windows/Linux) 또는 Cmd+Shift+Enter (Mac)

추가로 알아두면 좋은 관련 단축키들은 다음과 같다.

  1. 앱 중지: Esc 키
  2. 앱 새로고침 (코드 변경 후): Ctrl+Enter (Windows/Linux) 또는 Cmd+Enter (Mac)
  3. Run App 버튼 클릭: Ctrl+Shift+Enter (Windows/Linux) 또는 Cmd+Shift+Enter (Mac)
shiny app을 포지트론에서 실행할 때 오류

Could not find R. Is R installed on your system?If R is installed, please make sure your PATH environment variable is configured correctly.

환경설정에서 설치된 R 경로를 추가한다.

shiny 확장 프로그램

shiny 앱 실행
그림 8

shinylive

shinylive 패키지를 r-shinylive에서 설치하고 쿼토 확장프로그램도 설치하면 개발한 shiny 앱을 문서를 포함한 다양한 곳에 삽입할 수 있다.

quarto add quarto-ext/shinylive
#| standalone: true
#| viewerHeight: 600
library(shiny)
library(ggplot2)

# Load the Old Faithful dataset
data(faithful)

# Define UI
ui <- fluidPage(
  titlePanel("Hello Shiny!"),
  sidebarLayout(
    sidebarPanel(
      sliderInput("bins",
                  "Number of bins:",
                  min = 1,
                  max = 50,
                  value = 30)
    ),
    mainPanel(
      plotOutput("distPlot")
    )
  )
)

# Define server logic
server <- function(input, output) {
  output$distPlot <- renderPlot({
    ggplot(faithful, aes(x = waiting)) +
      geom_histogram(bins = input$bins, fill = "steelblue", color = "white") +
      labs(title = "Histogram of waiting times",
           x = "Waiting time to next eruption (in mins)",
           y = "Frequency") +
      theme_minimal() +
      theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))
  })
}


# Run the application 
shinyApp(ui = ui, server = server)

R 패키지 저장소

‘C:/Program Files/R/R-4.4.1/library’ 디렉터리에 패키지를 설치할 수 있도록 환경을 설정하는 방법은 다음과 같다. 시스템 관리자 권한이 필요하며, 윈도즈 시스템 설정을 변경해야 한다.

  1. 먼저 R을 관리자 권한으로 실행한다.
    • R 아이콘에 우클릭하고 “관리자 권한으로 실행”을 선택한다.
  2. R 콘솔에서 현재 라이브러리 경로를 확인한다.
코드 
[1] "C:/Users/statkclee/AppData/Local/R/win-library/4.4"
[2] "C:/Program Files/R/R-4.4.1/library"

  1. 시스템 환경 변수를 설정한다.

    • Windows 검색창에 “시스템 환경 변수 편집”을 입력하고 실행한다.
    • “환경 변수” 버튼을 클릭한다.
    • “시스템 변수” 섹션에서 “새로 만들기”를 클릭한다.
    • 변수 이름에 “R_LIBS”를 입력한다.
    • 변수 값에 “C:/Program Files/R/R-4.4.1/library”를 입력한다.
    • “확인”을 눌러 저장한다.

  2. R을 재시작한다.

  3. 다시 R을 관리자 권한으로 실행하고, 라이브러리 경로를 확인한다.

코드 
[1] "C:/Users/statkclee/AppData/Local/R/win-library/4.4"
[2] "C:/Program Files/R/R-4.4.1/library"
  1. 이제 패키지 설치를 시도한다.
install.packages("remotes")

그럼에도 불구하고 패키지를 시스템 환경에 저장할 수 없는 경우, R_LIBS_USER을 사용해서 패키지 저장소를 설정한다.

사용자 R 패키지 저장소

R_LIBS_USER 사용자 R 패키지 저장소를 .libPaths() 설정하고 패키지 저장소로 활용한다.

코드
# 사용자 라이브러리 디렉토리 생성
dir.create(path = Sys.getenv("R_LIBS_USER"), showWarnings = FALSE, recursive = TRUE)

# .libPaths()에 사용자 라이브러리 추가
.libPaths(Sys.getenv("R_LIBS_USER"))

# 패키지 설치 시도
install.packages("remotes")

프로젝트 관리자

프로젝트를 넘나들며 작업하기 위해서 Project Manager 확장 프로그램을 설치한다.

데이터 탐색기

데이터 탐색기(Data Explorer)는 코드 우선 데이터 탐색을 보완하기 위한 도구다. 스프레드시트와 유사한 그리드에 데이터를 표시하고, 데이터 필터링 및 정렬을 지원하여 Positron 내에서 직접 요약 통계를 제공한다. 데이터 탐색기 목표는 코드 기반 워크플로우를 대체하는 것이 아니라, 코드를 통해 데이터를 추가로 탐색하거나 수정할 때 한번 쓰고 버리는 데이터 뷰나 요약 통계를 제공하여 보완하는 것이다. Positron 위키 Data Explorer을 번역한 것으로 Data Explorer에서 원문을 확인할 수 있다.

데이터 탐색기는 다음과 같은 세 가지 주요 구성 요소를 가지고 있다.

  • 데이터 그리드: 개별 셀과 열의 스프레드시트 형태 표시 및 정렬 기능
  • 요약 패널: 각 열의 열 이름, 유형 및 결측 데이터 비율
  • 필터 바: 특정 열에 대한 일시적 필터

data-explorer

데이터프레임 열기

각 데이터 탐색기 인스턴스는 언어 런타임에 의해 구동되며 Python(pandas) 또는 R(data.frame, tibble, data.table)의 데이터프레임을 표시할 수 있다. 또한 polars에 대한 실험적 지원도 제공하며, 향후 추가적인 Python 데이터프레임 라이브러리가 추가될 예정이다.

데이터 탐색기의 각 인스턴스는 기본 데이터의 변경 사항에 따라 새로 고쳐진다. 이를 통해 UI 중심의 데이터 탐색기와 코드 우선 접근 방식이 결합된 워크플로우가 가능하다.

특정 데이터프레임에 대한 새 데이터 탐색기 인스턴스를 열려면 다음 방법 중 하나를 사용한다:

  • 언어 런타임을 직접 사용:
    • Python을 통해: %view dataframe label
    • R을 통해: View(dataframe, "label")
  • 변수 창으로 이동하여 특정 데이터프레임 객체에 대한 데이터 탐색기 아이콘을 클릭

data-explorer-variables

데이터 그리드

데이터 그리드는 주요 표시 영역으로, 스프레드시트와 유사한 셀별 뷰를 제공한다. 수백만 행이나 열까지의 비교적 큰 인메모리 데이터셋을 효율적으로 처리하도록 설계되었다. 각 열 헤더에는 열 이름과 함께 언어 런타임에서 사용되는 데이터 유형이 표시된다. 각 열의 오른쪽 상단에 있는 문맥 메뉴를 통해 정렬을 제어하거나 선택한 열에 대한 필터를 빠르게 추가할 수 있다. 열 경계를 클릭하고 드래그하여 열의 크기를 조정할 수 있다.

data-explorer-column-menu

행 레이블은 기본적으로 관찰된 행 인덱스를 사용하며, Python에서는 0부터 시작하는 인덱스를, R에서는 1부터 시작하는 인덱스를 사용한다. 또는 pandas와 R 사용자는 수정된 인덱스나 문자열 기반 레이블이 있는 행을 가질 수 있다.

요약 패널

요약 패널은 모든 열 이름과 해당 유형을 나타내는 아이콘을 세로로 스크롤되는 목록으로 표시한다. 또한 결측 데이터의 양을 증가하는 백분율과 인라인 막대 그래프로 표시한다.

data-explorer-summary-panel

열 이름을 더블 클릭하면 데이터 그리드에서 해당 열에 초점을 맞추어 더 넓은 데이터를 빠르게 탐색할 수 있다. 요약 패널은 레이아웃 컨트롤을 통해 데이터 탐색기의 왼쪽이나 오른쪽에 배치하거나 일시적으로 숨길 수 있다.

필터 바

필터 바에는 기존 필터를 표시, 숨기거나 제거하는 컨트롤과 새 필터를 추가하는 + 버튼이 있다. 데이터 탐색기 하단의 상태 표시줄에는 필터 적용 후 남은 행의 백분율과 수가 표시된다. 새 필터를 만들 때는 전체 목록을 스크롤하거나 특정 문자열로 열을 검색하여 열을 선택해야 한다. 열을 선택하면 해당 열 유형에 사용할 수 있는 필터가 표시된다. 또는 데이터 그리드의 각 열 레이블에 있는 콘텍스트 메뉴를 통해 열 이름이 미리 채워진 필터를 만들 수 있다.

data-explorer-filter

사용할 수 있는 필터는 열 유형에 따라 다르다. 예를 들어, 문자열 열에는 다음과 같은 필터 옵션이 있다: 포함, 시작 또는 끝남, 비어 있음, 정확히 일치. 반면 숫자 열에는 다음과 같은 논리 연산이 있다: 미만 또는 초과, 같음, 또는 두 값 사이(포함).

코드
# install.packages("palmerpenguins")
library(palmerpenguins)
library(tidyverse)

View(penguins)