🎓 Jussam Data Helper

jussam은 학습용 샘플 데이터셋을 키(key) 하나로 간편하게 불러오기 위한 데이터 헬퍼 라이브러리입니다.

연세대학교 주영아 교수의 머신러닝 및 데이터 분석 수업을 위해 개발되었습니다.

✨ 주요 특징

📦 원클릭 데이터 로드: 데이터셋 키만으로 원격(또는 로컬) 데이터셋을 즉시 DataFrame으로 로드
🗂️ 다양한 포맷 지원: CSV, Excel(xlsx/xls), Parquet, JSON, Shapefile(shp), ZIP 압축 파일
📝 메타데이터 출력: 로드 시 데이터 설명과 필드 정보를 표 형태로 함께 표시

pip install --upgrade jussam

요구사항: Python 3.11 이상

import jussam

# 메타데이터에 정의된 키로 데이터셋 로드 (설명/메타정보가 함께 출력됩니다)
df = jussam.load_data("AD_SALES")
df.head()

load_data의 시그니처는 다음과 같습니다.

load_data(key: str, local: str | None = None, view_url: bool = False) -> DataFrame | None

매개변수	설명
`key`	메타데이터에 정의된 데이터 식별자(파일명 또는 별칭)
`local`	로컬 메타데이터 경로. `None`이면 원격 저장소를 사용합니다.
`view_url`	`True`이면 데이터의 실제 URL을 함께 출력합니다.

# 데이터 URL도 함께 확인
df = jussam.load_data("AD_SALES", view_url=True)

# 로컬 metadata.json 경로를 사용
df = jussam.load_data("AD_SALES", local="./data")

my_util 서브모듈은 DataFrame을 보기 좋게 출력하는 헬퍼를 제공합니다.

from jussam import my_util
from pandas import DataFrame

my_util.pretty_table(DataFrame({"a": [1, 2], "b": [3, 4]}))

이 프로젝트는 MIT 라이선스를 따릅니다. 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있습니다.

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

jussam-0.5.18.tar.gz (24.0 MB view details)

Uploaded Aug 6, 2026 Source

If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.

The dropdown lists show the available interpreters, ABIs, and platforms. Enable javascript to be able to filter the list of wheel files.

jussam-0.5.18-py3-none-any.whl (24.1 MB view details)

Uploaded Aug 6, 2026 Python 3

Details for the file jussam-0.5.18.tar.gz.

Hashes for jussam-0.5.18.tar.gz
Algorithm	Hash digest
SHA256	`3b5446bf6fea8fb19cf89a5c6a08ac3acd3d0d085077ad8b052e0e699d5a821c`
MD5	`408925db581552dfd28557034633e4f7`
BLAKE2b-256	`747afc0e06e4def12c2d0cdd2a1d9c55ee8d4d724581603fb1aa174656f3026a`

Details for the file jussam-0.5.18-py3-none-any.whl.

Hashes for jussam-0.5.18-py3-none-any.whl
Algorithm	Hash digest
SHA256	`0fad6a95793e6333e97b2f87c2a7b976de2a3c5c55aa6cf99abbf5a0f064b82a`
MD5	`edb01f15ca1c73c878efe076de42fb36`
BLAKE2b-256	`d1504ae890cca762dd1852f97c41456193f43e086cb07204fb06a2d9b5c3ee8e`