옒 개발일지

1) 전략세우기 👉시작하기 : “1) 전략을 세우고 → 2) 데이터를 모으고 → 3) 모아진 데이터를 분석” 종목 별로 보고 싶은 정보를 모아봅시다! company = yf.Ticker('TSLA') code = 'TSLA' name = company.info['shortName'] industry = company.info['industry'] marketcap = company.info['marketCap'] summary = company.info['longBusinessSummary'] currentprice = company.info['currentPrice'] targetprice= company.info['targetMeanPrice'] per= company.info['trailingPE'..

1) yfinance 라이브러리 설치하기 ! pip install yfinance 2) yfinance 실행해보기 import yfinance as yf company = yf.Ticker('TSLA') company.info => yfinance에 있는 TSLA의 모든 정보 가져오기 🌎전체 사용법을 둘러보고 싶다면 → https://pypi.org/project/yfinance/\ yfinance Download market data from Yahoo! Finance API pypi.org 기본 정보 얻기 (회사명, 산업, 시가총액, 매출) name = company.info['shortName'] industry = company.info['industry'] marketcap= company.in..

1)실제 데이터 import 해보기 df = pd.read_excel('종목데이터.xlsx') #처음과 끝의 데이터 5개만 추출하고 싶은 경우 df.head() or df.tail() #소수점 둘째자리까지 추출하기 pd.options.display.float_format = '{:.2f}'.format 2)엑셀을 DataFrame으로 읽기 어제 오른 종목들만 골라보기 df = pd.read_excel('종목데이터.xlsx') cond=df['change_rate'] >0 df[cond] per가 0 인 종목들을 제거하기 df = pd.read_excel('종목데이터.xlsx') cond=df['change_rate'] >0 df=df[cond] cond=df['per'] >0 df= df[cond] 순이..

#pandas 설치 (pandas는 numpy와 자주 같이 사용됨) ! pip install pandas numpy + pandas는 pd로 numpy는 np로 약어 지칭해줌 import pandas as pd import numpy as np 1)Pandas기초 1. 기본 DataFrame 만들어보기 # name이라는 key의 value가 '철수,영희,동희,영수'이고 age의 value는 15,12,20,35이다 data ={ 'name':['철수','영희','동희','영수'], 'age': [15,12,20,35] } df = pd.DataFrame(data) df #만약 데이터를 추가하고 싶다면 doc={ 'name' : '세종', 'age' : 23 } df.append(doc, ignore_in..

# 이미지 다운로드하기 import urllib.request url = '여기에 URL을 입력하기' urllib.request.urlretrieve(url, "test.jpg") # 이미지 이름을 바꾸고 싶다면 import urllib.request url = '여기에 URL을 입력하기' urllib.request.urlretrieve(url, "삼성전자.png")

# 검색하고 싶은 기업들 리스트 넣어서 엑셀 파일로 추출하기 import requests from bs4 import BeautifulSoup from openpyxl import Workbook from datetime import datetime def get_news(keyword): wb= Workbook() sheet = wb.active headers = {'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.86 Safari/537.36'} data = requests.get(f'https://search.naver.com/search.naver..

1)openpyxl 기본코드 # 먼저 openpyxl 라이브러리 다운로드하기 ! pip install openpyxl from openpyxl import Workbook wb= Workbook() sheet = wb.active sheet['A1'] = '안녕하세요!' wb.save("샘플파일.xlsx") wb.close() ✴️해당 파일 내용 변경 후 재저장 # list를 만들어서 sheet의 1번째 행부터 ~ 마지막 값까지 나타내라 ❗️rows = list(sheet.rows)[1:] for row in rows: print(row[0].value,row[1].value,row[2].value) # 만약 가격(row_2)가 300원 보다 작은 경우를 추출해라 rows = list(sheet.rows..

👉숙제: 네이버 이메일을 사용하여 앱개발 종합반을 신청한 주문의 결제수단별 주문건수 세어보기 SELECT payment_method ,COUNT(*) as cnt FROM orders o WHERE email like '%naver.com' and course_title ='앱개발 종합반' group by payment_method

[수업 목표] 동일한 범주의 데이터를 묶어서 통계를 내주는 Group by를 이해한다. 출력하는 데이터를 필드의 값으로 정렬하여 출력하는 Order by를 익힌다. 조금 더 복잡한 분석을 위해 자주 사용되는 유용한 문법을 익힌다. 1) 범주의 통계를 내주는 Group by 👉스파르타 회원: 성씨별로 몇 명의 회원이 있는지 알아보자 #users를 gruop by name으로 묶어줘라 -> name으로 묶인 수를 세줘라 SELECT name, count(*) from users group by name 👉Group by 제대로 알아보기: SQL 쿼리가 실행되는 순서 select name, count(*) from users group by name ❗️위 쿼리가 실행되는 순서: from → group by ..

👉naver 이메일을 사용하면서, 웹개발 종합반을 신청했고 결제는 kakaopay로 이뤄진 주문데이터 추출하기 select * from orders WHERE email like '%naver.com' and course_title = '웹개발 종합반' and payment_method ='kakaopay'