[스파르타코딩클럽] 2주차 : 손쉽게

● 팬더

판다를 pd로 가져오기
numpy를 np로 가져오기

데이터 = {
‘이름’: (‘철수’, ‘영희’, ‘동희’, ‘영수’),
‘나이’ : (15, 12, 20, 35)
}

df = PD. 데이터프레임(데이터) ##데이터 프레임 생성

df

문서 = {
‘이름’: ‘세종’,
“나이”: 23

}

df.append(doc,ignore_index=True) ## 실행하고 삭제해도 데이터에 반영됩니다.

df(‘도시’) = (‘서울’, ‘부산’, ‘서울’, ‘부산’, ‘부산’)

조건 = df(‘연령’)<20
df(조건)

df.iloc(-2, 0) 특정 값인 ##으로 두 번째 데이터의 첫 번째 열을 가져올 수 있습니다.

df.sort_values(by=’연령’, 오름차순=False) ##나이순으로 내림차순 정렬

df(‘is_adult’) = np.where(df(‘나이’)<20, '청소년', '성인') ##is_adult 열 삽입, np 아래에 조건 삽입
df(‘나이’).describe() ##통계
df(df(‘도시’) == ‘서울’)(‘나이’).맥스()
##값이 서울인 데이터의 연령 값의 최대값
## 대괄호를 병렬로 씁니다.

df = pd.read_excel(‘기사 데이터.xlsx’)

pd.options.display.float_format = ‘{:.2f}’.format

cond = df(‘change_rate’)>0 ##조건 정의
df = df(조건) ## 데이터 프레임에 조건 적용

cond = df(‘당’) > 0
df = df(조건)
df(‘닫기’) = df(‘당’)*df(‘eps’)
df(‘수익’) = df(‘시가총액’)/df(‘pbr’)

del df(‘date’)## 날짜 열 삭제

조건 = (df(‘pbr’)<1)&(df('marketcap')>1000000000000)&(df(‘당’)<20)
df=df(조건)
df.sort_values(by=’시가 총액’, 오름차순 = False) ##한 번 반영하면 삭제해도 계속 적용됩니다.

df. 설명하다 ()

yfinance를 yf로 가져오기

회사 = yf. 티커(‘TSLA’)
회사 정보

name = company.info(‘짧은 이름’)
산업 = company.info(‘산업’)
시가 총액 = company.info(‘시가 총액’)
수익 = company.info(‘총 수익’)

인쇄(이름, 산업, 시가 총액, 수익)

회사.대차대조표.위치((‘현금’))
## 대괄호 쌍이 있으면 값만 가져오고, 쌍이 두 개이면 정리된 이미지로 표시됩니다.

##loc 은 해당 행의 데이터만 검색하여 표시합니다.

df = 회사.추천

cond = df(‘회사’) == ‘JP모건’
df(조건)

회사 = yf. 티커(‘TSLA’)

뉴스=company.news
소식(0)(‘제목’)##news는 사전의 형태이기 때문입니다.

def add_company(코드):
회사 = yf. 시세(코드)
name = company.info(‘짧은 이름’)
산업 = company.info(‘산업’)
시가 총액 = company.info(‘시가 총액’)
요약 = company.info(‘longBusinessSummary’)
currentPrice = company.info(‘현재 가격’)
목표주가 = company.info(‘TargetAverage Price’)

per=company.info(‘trailingPE’)
eps=company.info(‘trailingEps’)
pbr=company.info(‘priceToBook’)

rev2021 = 회사.수익.iloc(-1,0)
rev2020 = 회사.수익.iloc(-2,0)
rev2019 = 회사.수익.iloc(-3,0)

ear2021 = 회사.수익.iloc(-1,1)
ear2020 = company.earnings.iloc(-2,1)
ear2019 = company.earnings.iloc(-3,1)

문서 = {
이름 이름,
‘산업’: 산업,
‘시가 총액’: 시가 총액,
‘요약’: 요약,
‘현재 가격’: 현재 가격,
‘목표가’: 목표가,
‘당’: 당,
‘eps’: 엡,
‘pbr’: pbr,
‘rev2021’:rev2021,
‘rev2020’:rev2020 ,
‘rev2019’:rev2019,
‘ear2021’:ear2021,
‘ear2020’:ear2020,
‘ear2019’:ear2019,
}##삽입할 새 사전 설정

df = pd.DataFrame()
코드 = (‘AAPL’,’ABNB’,’BIDU’,’FB’,’GOOG’,’MSFT’,’TSLA’,’PYPL’,’NFLX’,’NVDA’)
~을 위한 코드 내의 코드:
인쇄(코드)
시도:
라인 = add_company(코드)

df=df.append(행, ignore_index = 참)
제외하고:
print(f’error-{코드}’)## 오류가 발생하면 수정합니다.
제외하고 시도

df

pd.options.display.float_format=”{:.2f}”.포맷 ## 소수점 이하 두 자리까지 표시, 일단 적용되면 삭제할 수 있습니다.

df.sort_values(by=’eps’, 오름차순=False).head(5) ## head가 아닌 back tail에서 데이터를 가져올 때

cond = df(‘당’)<30
df(cond).sort_values(by =’per’,ascending = False)

new_df=df((‘이름’, ‘현재가’, ‘목표가’)).copy()##.copy()를 사용하는 이유는 new_df가 설정되는 동안 원본 데이터에 영향을 미치기 때문입니다.

new_df(‘gap’) = new_df(‘targetprice’)/new_df(‘현재 가격’)-1

new_df.sort_values(by=’gap’, 오름차순=False)

new_df = df((‘이름’,’ear2021′,’ear2020′,’ear2019′)).copy()
cond = (new_df(‘ear2021’)>new_df(‘ear2020’))&(new_df(‘ear2020’)>new_df(‘ear2019’))
new_df(‘is_target’) = np.where(cond, ‘O’, ‘X’)
new_df

판다를 pd로 가져오기
numpy를 np로 가져오기
yfinance를 yf로 가져오기
회사 = yf. 티커(‘TSLA’)
df = company.balance sheet.loc((‘현금 및 현금 등가물’))
df.colums = (‘2021’, ‘2020’, ‘2019’, ‘2018’) ##열 이름 변경
df(‘이름’) = company.info(‘짧은 이름’) ##새 열 삽입
new_df=df((‘이름’, ‘2021’, ‘2020’)).copy() ##데이터 프레임 변경
new_df(‘diff’) = new_df(‘2021’)-new_df(‘2020’)
new_df.reset_index(드롭=참)
## 현금 라인 이름을 제거하고 0을 삽입하십시오.