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plot 출처 : 금융 데이터 분석을 위한 파이썬 판다스 금융 데이터 분석을 위한 파이썬 판다스 최근 인공지능 AI(Artificial Intelligence)이 보급화되면서 방대한 양의 데이터를 처리하는 방식이 중요해지기 시작했습니다. 판다스(Pandas)는 오픈 소 ... wikidocs.net 예제파일 matplotlib 한글 글꼴 사용 설정 from matplotlib import font_manager, rc # 폰트 경로 font_path = "C:\Windows\Fonts\malgun.ttf" # 폰트이름 가져오기 font_name = font_manager.FontProperties(fname=font_path).get_name() # font 설정 rc('font', family=font_name.. 2022. 4. 12.
데이터 샘플링 출처 : 금융 데이터 분석을 위한 파이썬 판다스 금융 데이터 분석을 위한 파이썬 판다스 최근 인공지능 AI(Artificial Intelligence)이 보급화되면서 방대한 양의 데이터를 처리하는 방식이 중요해지기 시작했습니다. 판다스(Pandas)는 오픈 소 ... wikidocs.net import pandas as pd df = pd.read_excel("DB/ss_ex_1.xlsx", index_col=0) df.index = pd.to_datetime(df.index) df = df.sort_index()[['시가', '저가', '고가', '종가', '거래량']] print(df.head()) 시가 저가 고가 종가 거래량 일자 2021-02-15 83800.0 83300.0 84500.0 842.. 2022. 4. 9.
컬럼 shift 출처 : 금융 데이터 분석을 위한 파이썬 판다스 금융 데이터 분석을 위한 파이썬 판다스 최근 인공지능 AI(Artificial Intelligence)이 보급화되면서 방대한 양의 데이터를 처리하는 방식이 중요해지기 시작했습니다. 판다스(Pandas)는 오픈 소 ... wikidocs.net 예제파일 shift함수: 상하 이동 import pandas as pd df = pd.read_excel("DB/ss_ex_1.xlsx" , index_col=0) df.index = pd.to_datetime(df.index) df = df.sort_index() df1 = df["거래량"].shift(1) print(df1) 일자 2021-02-15 NaN 2021-02-16 23529706.0 2021-02-17.. 2022. 4. 9.
[에러처리] openpyxl UserWarning: Workbook contains no default style, apply openpyxl's default warn("Workbook contains no default style, apply openpyxl's default") [해결책] code추가 import warnings with warnings.catch_warnings(record=True): warnings.simplefilter("ignore") 2022. 4. 9.
TimeStamp 출처 : 금융 데이터 분석을 위한 파이썬 판다스 금융 데이터 분석을 위한 파이썬 판다스 최근 인공지능 AI(Artificial Intelligence)이 보급화되면서 방대한 양의 데이터를 처리하는 방식이 중요해지기 시작했습니다. 판다스(Pandas)는 오픈 소 ... wikidocs.net 문자열 --> TimeStamp pd.to_datetime(datetime문자열) import pandas as pd ts = pd.to_datetime("2021-01-02") print(type(ts)) # print(ts) # 2021-01-02 00:00:00 # 문자열 time -> timestamp ts = pd.to_datetime("2021-01-02 09:00:00") ts1 = pd.to_dateti.. 2022. 4. 9.
판다스 데이터프레임 (데이터 읽기/ 저장하기) 출처 : 금융 데이터 분석을 위한 파이썬 판다스 금융 데이터 분석을 위한 파이썬 판다스 최근 인공지능 AI(Artificial Intelligence)이 보급화되면서 방대한 양의 데이터를 처리하는 방식이 중요해지기 시작했습니다. 판다스(Pandas)는 오픈 소 ... wikidocs.net import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame from pykrx import stock import os import sqlite3 df = stock.get_market_ohlcv("20200101",'20220421', "002290") print(df) if not os.path.isdir(r'c:\users\neo21\db.. 2022. 4. 7.
판다스 데이터프레임 (고급기능2) 출처 : 금융 데이터 분석을 위한 파이썬 판다스 금융 데이터 분석을 위한 파이썬 판다스 최근 인공지능 AI(Artificial Intelligence)이 보급화되면서 방대한 양의 데이터를 처리하는 방식이 중요해지기 시작했습니다. 판다스(Pandas)는 오픈 소 ... wikidocs.net Merge : column 기준 병합 pd.merge(left=df1, right=df2, on=기준항목, how=방식) ### how 파라미터 기본 값 : inner(기준항목 교집합), left from pandas import DataFrame import pandas as pd # 첫 번째 데이터프레임 data = [ ["전기전자", "005930", "삼성전자", 74400], ["화학", "051910", ".. 2022. 4. 7.
판다스 데이터프레임 (고급기능1) 출처 : 금융 데이터 분석을 위한 파이썬 판다스 금융 데이터 분석을 위한 파이썬 판다스 최근 인공지능 AI(Artificial Intelligence)이 보급화되면서 방대한 양의 데이터를 처리하는 방식이 중요해지기 시작했습니다. 판다스(Pandas)는 오픈 소 ... wikidocs.net from pandas import DataFrame data = [ {"cd": "A060310", "nm": "3S", "open": 2920, "close": 2800}, {"cd": "A095570", "nm": "AJ네트웍스", "open": 1920, "close": 1900}, {"cd": "A006840", "nm": "AK홀딩스", "open": 2020, "close": 2010}, {"cd": "A0.. 2022. 4. 7.
판다스 데이터프레임 출처 : 금융 데이터 분석을 위한 파이썬 판다스 금융 데이터 분석을 위한 파이썬 판다스 최근 인공지능 AI(Artificial Intelligence)이 보급화되면서 방대한 양의 데이터를 처리하는 방식이 중요해지기 시작했습니다. 판다스(Pandas)는 오픈 소 ... wikidocs.net df = DataFrame ( data, [ index, columns, dtype ] ) 1) DataFrame( [ L1,L2,L3 ] ) : 리스트로 데이터프레임 생성 #### L1,L2,L3 행단위 인식 data = [ ["037730", "3R", 1510], ["036360", "3SOFT", 1790], ["005760", "ACTS", 1185] ] df = DataFrame(data=data) 0 1 .. 2022. 4. 7.

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