소재 분야에서 사용되는 분석기기들은 많은 경우 array 형태의 결과를 내보냅니다. 예를 들어 XRD를 보면, x축은 파장, y축은 intensity인 테이블이 한 샘플당 하나씩 얻어집니다.

한번에 두세개 정도의 샘플을 분석하면 별 문제가 없는데, 20개쯤 분석하고 나면 그 20개의 파일을 일일이 엑셀로 열어서 데이터를 취합하고 plot하는 과정이 매우 지루하고 소모적으로 느껴집니다. 나른한 오후 시간이라면 졸다가 샘플명과 데이터를 한칸씩 밀려쓰게 될 지도 모릅니다.

파이썬의 pandas 라이브러리는 스프레드시트 형태의 데이터를 매우 효율적으로 다룰 수 있게 해줍니다. 여러 개의 분석 파일에서 샘플 정보나 기기 모델명처럼 불필요한 부분들을 빼고 데이터 테이블만 추출해서 한 테이블로 합치고, 샘플 이름을 붙이고, 그래프를 그리고, 만들어진 테이블을 하나의 파일로 출력하는 과정까지를 원클릭으로 할 수 있도록 해놓으면 현업에서 유용하게 사용할 수 있습니다.

KS, ASTM등 어떤 규격에 기반한 수식을 사용해 스펙트럼을 어떤 지표로 변환하는 작업이 필요하다면 그 또한 자동화의 범주에 포함시킬 수 있을 것입니다.

설비 제조사마다 출력되는 파일의 내용이 다르더라도, 응용해서 적용할 수 있도록 각 요소들을 소개하는 것으로 이 블로그를 시작하려고 합니다.