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데이터 정리를 위한 메소드 다음은 일정기간 코스피 주가자료를 호출한 것입니다( yahoo finantical 자료 호출 참조 ). import numpy as np import pandas as pd import yfinance as yf st=pd.Timestamp(2024, 9, 1) et=pd.Timestamp(2024, 9,22) d=yf.download("^KS11", start=st, end=et) d.head(2) Open High Low Close Adj Close Volume Date 2024-09-19 2594.669922 2598.679932 2550.090088 2580.800049 2580.800049 385100 2024-09-20 2603.830078 2619.550049 2591.399902 2593.370117 2593.370117 496000 query() 메서드: dataframe의 열에 대해 블리언 식을 평가합니다. 다음은 종가가 시가에 비해 큰 날짜(인덱스)를 호출한 것입니다. d.query("Open < Close").index DatetimeIndex(['2024-09-09', '2024-09-12', '2024-09-13'], dtype='datetime64[ns]', name='Date', freq=None) query() 메서드의 인수는 st...