ํ์ด์ฌ๊ณผ ๋ฅ๋ฌ๋์ ํ์ฉํ ์๊ณ์ด ์๋ฃ ์ฒ๋ฆฌ
์๊ฐ์ ๋์์์ด ํ๋ฅด๊ณ , ๋ฐ์ดํฐ๋ ๊ณ์ ์์ ๋๋ค. ์ด ์ญ๋์ ์ธ ์ธ๊ณ์์ ์๊ณ์ด ๋ฐ์ดํฐ๋ ์ฐ๋ฆฌ ์ถ์ ๋ชจ๋ ์ธก๋ฉด์์ ์ค์ํ ์ญํ ์ ํฉ๋๋ค. ๊ธ์ต ์์ฅ์ ๋ณ๋์ฑ๋ถํฐ ๊ธฐํ ๋ณํ์ ๋ฏธ๋ฌํ ์ ํธ์ ์ด๋ฅด๊ธฐ๊น์ง, ์๊ณ์ด ๋ฐ์ดํฐ๋ ์ด ๋ชจ๋ ๊ฒ์ ๋ด๊ณ ์์ต๋๋ค. ์ด์ ์ด ๊ฐ๋ ฅํ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ํ์ด์ฌ๊ณผ ๋ฅ๋ฌ๋์ ํ์ ์ด์ฉํ์ฌ ํด์ํ๊ณ ํ์ฉํ๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ ๋ฐฐ์๋ณด์ธ์!
์๊ฐ์ 314๋ช
๋์ด๋ ์ค๊ธ์ด์
์๊ฐ๊ธฐํ ๋ฌด์ ํ
- ๋ฏธํด๊ฒฐ
์๋ฌธ์๋ต 2 - ์ค์ต (์ฐจ๋ถ/์ด๋ํ๊ท )
์ค์ต ์งํํ์ค๋yfinance ๋ถ๋ถ์์ms = yf.download("MSFT", start='2020-01-01', end='2021-12-31', progress=False)
๋ฅ๋ฌ๋ํฌ์๊ธ์ต๊ณตํ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ธ๊ณต์ง๋ฅ(ai)python3SeongBaek CHO
ใป
0
156
2
- ๋ฏธํด๊ฒฐ
์๋ฌธ์๋ต - Pandas(groupby) ๊ด๋ จ
์ค์ต ํํธ์ Groupby ํจ์๊ฐ ์ ์ฉ์ด ์๋ ์group_variables = ['Order Date', 'Category'] desired = df.select_dtypes(['int16', 'int32', 'int64', 'flo
๋ฅ๋ฌ๋ํฌ์๊ธ์ต๊ณตํ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ธ๊ณต์ง๋ฅ(ai)python3SeongBaek CHO
ใป
0
126
2