인프런 커뮤니티 질문&답변

제 강의를 듣는 대부분이 입문자라 대부분 코랩을 사용하고 있어요!

로컬환경인 경우 lightgbm등은 별도로 설치가 필요합니다.

버전에 따라 퓨처 워닝의 여부의 차이는 조금 있을 수 있으나 큰 이슈는 없을 것 같습니다.

8회 기준 시험환경 버전은 아래와 같아요

0 asn1crypto 0.24.0

1 beautifulsoup4 4.9.3

2 certifi 2018.1.18

3 chardet 3.0.4

4 cryptography 2.1.4

5 cycler 0.10.0

6 cython 0.29.24

7 distlib 0.3.2

8 idna 2.6

9 joblib 1.0.1

10 keyring 10.6.0

11 keyrings.alt 3.0

12 kiwisolver 1.3.1

13 lightgbm 3.3.2

14 matplotlib 3.4.2

15 numpy 1.21.1

16 packaging 23.0

17 pandas 1.4.2

18 patsy 0.5.3

19 pillow 8.3.1

20 pip 21.1.3

21 pycrypto 2.6.1

22 pygobject 3.26.1

23 pyparsing 2.4.7

24 python-apt 1.6.5+ubuntu0.6

25 python-dateutil 2.8.2

26 pytz 2021.1

27 pyxdg 0.25

28 requests 2.18.4

29 scikit-learn 0.24.2

30 scipy 1.7.0

31 secretstorage 2.3.1

32 selenium 3.141.0

33 setuptools 57.4.0

34 six 1.11.0

35 soupsieve 2.2.1

36 ssh-import-id 5.7

37 statsmodels 0.13.5

38 threadpoolctl 2.2.0

39 unattended-upgrades 0.1

40 urllib3 1.22

41 wheel 0.30.0

42 xgboost 1.4.2

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 이주희님,

PyCharm이나 VSCode와 같은 로컬 개발 환경에서 Pandas를 비롯한 패키지들이 특정 버전에서 다르게 동작할 수 있는지 궁금해 하셨군요.

Visual Studio Code(VSCode)에서 Pandas를 사용하는 것은 Google Colab과 기본적으로 큰 차이는 없습니다. 다만, 특정 패키지나 함수가 불러와지지 않는 등의 문제는 주로 두 가지 이유로 발생합니다:

1. 패키지의 버전 차이: 사용 중인 패키지들이 최신 버전인지, 아니면 구버전인지 확인해 보세요. 특히 Pandas의 경우, 버전 간 함수나 메서드 사용 방법이 달라질 수 있습니다.

2. 로컬 환경과 Colab의 차이: Colab은 주로 Python의 최신 버전을 사용합니다. 따라서 로컬 환경에서 사용하는 Python 버전이 Colab에서 사용하는 버전과 일치하는지 확인해야 합니다.

유사한 질문들을 참고하면 관련 정보들을 확인하실 수 있습니다:
- 상관관계 오류: 특정 버전의 Pandas와 관련된 문제에 대한 언급이 있습니다.
- 코랩 환경 질문입니다.: Colab과 로컬 환경의 차이로 인한 데이터 출력 방식의 차이에 대해 다룹니다.

로컬 환경에서도 충분히 공부가 가능하므로, 패키지 버전 관리와 환경 설정만 주의하시면 VSCode에서 대부분의 작업을 문제 없이 하실 수 있습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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