sons dataStory

Date 데이터의 조정 내용 Date 클래스 날짜 문자(열)과 날짜 인덱스 일일 주가자료를 주중자료로 변환 시간 데이터 수열 생성 Date 클래스 날짜는 date 클래스를 사용하여 조정할 수 있습니다. 이 클래스는 year, month, day 의 속성을 가지고 있다. 또한 요일은 메소드 weekday() 에 의해 확인할 수 있으며 0 ~ 6 사이의 정수를 반환합니다. 각 수치는 다음과 같이 요일을 대표한다. 0:월요일, 1:화, 2:수, 3:목, 4:금, 5:토, 6:일요일 오늘의 날짜를 나타내기 위해서는 today() 메소드를 사용합니다. import datetime import pandas as pd today=datetime.date.today() today datetime.date(2022, 3, 11) today.year 2022 today.month 3 today.day 11 today.weekday() 4 print(today) 2022-03-11 date.ctime() 은 날짜를 나타내는 문자열을 반환합니다 today.ctime() 'Fri Mar 11 00:00:00 2022' 날짜 문자(열)과 날짜 인덱스 다음과 같이 날짜 타입인 문자열인 경우 분석을 위해서는 date 형식으로 변환하여야 합니다. x="2010. 10. 11 오후 3:30:00" type(x) str x에서 '오후'를 제거하고 숫자 형식의 문자만을 date 형식으로 변환합니다. 이 변환은 str객체.replace() 메소드를 사용할 수 있습니다. 또한 문자열에서 특정부분만을 변환하기 위해서 str객체.split() 메소드를 사용할 수 있습니다. x="2010. 10. 11 오후 3:30:00" type(x) str x1=x.replace("오후", "") x1 '...

pandas.groupby()에 의한 데이터 그룹화 내용 df.groupby() get_group() groupby().method() aggregate(), agg() apply() df.groupby() DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, …, dropna=True) 인수 by에 지정한 기준으로 데이터 프레임을 그룹화합니다. by: mapping, function, label, or label들의 리스트를 인수로 전달하여 그룹화의 기준을 지정 예) DataFrame.groupby("a").mean(): 인자 a에 의해 자료를 분류하고 그룹화된 값들의 평균을 반환합니다. 이 함수에 의한 결과는 자료형이 지정되지 않은 상태이므로 확인을 위해서는 list()등을 적용하여 자료형을 지정해주어야 합니다. 이러한 방식의 평가를 게으른 평가(lazy estimation)이라고 합니다. 또는 반복문을 사용하여 이 결과의 각 구성물들을 확인할 수 있습니다. 반환물의 구조와 속성은 dir() 함수를 사용하여 확인할 수 있습니다. 데이터를 목록화된 클래스(소그룹)으로 분류하기 위해 사용합니다. 예로 다음은 "Open", "High", "Low", "Close"의 변수로 구성된 kospi 일일 지수 데이터입니다. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import FinanceDataReader as fdr st=pd.Timestamp(2024,1, 1) et=pd.Timestamp(2024, 5, 30) colNme=["Open", "High", "Low", "Close"] da=fd...