Kaggle API 사용법

Kaggle은 문제 풀이와 대회 코드 제출을 위한 자체 노트북 환경을 제공한다. 하지만 로컬 환경이나 Colaboratory 등 다양한 환경에서 캐글의 기능을 사용할 수 있는 API를 제공한다.

1. 설치 및 설정

설치

Kaggle 라이브러리는 pip를 통해 설치할 수 있다.

pip install kaggle

API 토큰 설정

Kaggle 계정에서 API 토큰(kaggle.json)을 생성한다.
해당 파일을 다음 경로에 저장합니다:
- Windows: C:\Users\<username>\.kaggle\kaggle.json
- Mac/Linux: ~/.kaggle/kaggle.json

2. 주요 기능

Kaggle 라이브러리는 다양한 기능을 제공하며, 이를 CLI(Command Line Interface) 또는 Python 코드로 사용할 수 있습니다.

데이터셋 다운로드

Kaggle에서 제공하는 데이터셋을 다운로드할 수 있습니다.

kaggle datasets download -d <dataset-name>

Python 코드로 실행:

import os
os.system("kaggle datasets download -d <dataset-name>")

대회 정보 조회

현재 진행 중인 대회 목록을 확인:

kaggle competitions list

대회 데이터 다운로드

특정 대회의 데이터를 다운로드:

kaggle competitions download -c <competition-name>

3. Kaggle 환경 디렉토리 구조

Kaggle 노트북에서는 특정 디렉토리 구조가 기본적으로 제공됩니다:

디렉토리	설명
`/kaggle/input`	읽기 전용 데이터셋 디렉토리 (업로드된 데이터 포함).
`/kaggle/working`	작업 디렉토리 (최대 20GB 저장 가능).
`/kaggle/temp`	임시 파일 저장소 (세션 종료 시 삭제됨).

예제 코드: 디렉토리 탐색

import os

for dirname, _, filenames in os.walk('/kaggle/input'):
    for filename in filenames:
        print(os.path.join(dirname, filename))

4. Python 코드 예제

데이터셋 다운로드 및 로드

import pandas as pd


<!-- -->
# 데이터셋 경로 출력
!kaggle datasets download -d <dataset-name>


<!-- -->
# CSV 파일 읽기
df = pd.read_csv('/kaggle/input/<dataset-folder>/<file-name>.csv')
print(df.head())

제출 파일 생성 및 저장


<!-- -->
# 결과를 CSV로 저장
submission = pd.DataFrame({'Id': [1, 2], 'Prediction': [0, 1]})
submission.to_csv('/kaggle/working/submission.csv', index=False)