[연구 자동화 #26] 실전 프로젝트: 수천 건의 실험 데이터를 한눈에, '연구 데이터 아카이브' 웹 앱 제작
연구실 생활을 하다 보면 가장 많이 듣는 질문 중 하나가 "지난달 온도를 80도로 설정했던 실험 데이터 어디 있지?"입니다. 폴더를 뒤지고 엑셀을 하나하나 열어보는 수고는 이제 그만두셔도 됩니다. 16편에서 맛보았던 Streamlit 을 활용해, 25편에서 정제한 마스터 데이터를 브라우저에서 검색하고 시각화하는 완성형 아카이브 앱을 만들어보겠습니다. 1. 왜 대시보드 형태의 아카이브가 필요한가? 단순히 엑셀 파일 하나에 몰아넣는 것으로는 부족합니다. 데이터가 수천 행을 넘어가면 엑셀 자체가 무거워질뿐더러, 특정 조건만 필터링해서 그래프를 그리는 작업이 갈수록 번거로워지기 때문입니다. 웹 앱 형태의 아카이브는 파이썬을 몰라도 누구나 데이터를 조회할 수 있는 접근성 과 클릭 몇 번으로 결과를 브리핑할 수 있는 실시간 공유성 을 제공합니다. 2. 프로젝트 핵심 기능 설계 우리가 구축할 아카이브 앱의 필수 기능 3가지는 다음과 같습니다. 사이드바 필터: 날짜, 실험 조건, 샘플 이름별로 데이터를 필터링하는 기능 인터랙티브 테이블: 필터링된 결과만 보여주고, 필요시 엑셀로 내려받는 기능 통계 차트: 선택한 그룹 간의 평균차이나 경향성을 그래프로 즉시 출력하는 기능 3. 실전 구현 코드: 아카이브 앱의 뼈대 import streamlit as st import pandas as pd import plotly.express as px # 데이터 불러오기 @st.cache_data # 데이터를 메모리에 올려 속도를 높임 def load_data(): return pd.read_csv('master_experiment_data.csv') df = load_data() st.title("🔬 Research Data Archive v1.0") # 사이드바: 필터 설정 st.sidebar.header("Filter Options") sel...