오늘코딩 유튜브 강의에서 배운 것들
0. 주피터 노트북 ?,??,탭기능
- 실행은 터미널에서 jupyter notebook
- 탭기능은 아주 필요하네.
1. 데이터프레임 가공하기, 예외처리는 반드시
def item_code_by_item_name(item_name):
"""
종목명을 입력받아
코드를 출력하는 함수
"""
item_code_list = df_krx.loc[df_krx['Name'] == item_name,'Symbol'].tolist()
if len(item_code_list) > 0:
item_code = item_code_list[0]
return item_code
else:
return False
2. 그래프를 양축 그래프 그려주기
- (subplots='True') 열마다 그래프를 그려주는 기능
g = stock_daily.plot(subplots='True', figsize = (15,8))
- secondary_y = 'Volume'
stock_daily[['Close','Volume']].plot(secondary_y='Volume')
3. 숫자에 천단위 점찍어주기
format(1e7,',')
4. 람다, 맵 함수, 필터함수, 리듀스 함수
a = [1,2,3]
b = [10,100,1000]
list(map(lambda x,y:x*y,a,b))
list(filter(lambda y : y % 10 == 0, list(a+b)))
from functools import reduce
reduce(lambda x,y:x+y, a)
>>> def inc(n):
return lambda x: x + n
5. 텍스트에 변수를 포함할 경우
- f"이런저런 이야기 사이에 {변수}에게 물었다"
6. 리스트컴프리헨션, 딕셔너리컴프리헨션, 튜플컴프리헨션
7. Series 데이터를 리스트에 차곡차곡 쌓아서 pd.concat(리스트, axis=1)하면 합쳐짐
컬럼의 이름은 딕셔너리 형태의 키값으로 하면 df.columns = some_dict.keys()
생각해보면 리스트 형태로 한다고 할지라도 df.columns = [x[0] for x in some_list]
쉽지는 않군요 ㅋㅋ
8. 차트 강의
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rc('font',family='AppleGothic') / 'Malgun Gothic'
plt.rc('axes', unicode_minus=False)
plt.style.use('ggplot')
from IPython.display import set_matplotlib_formats
set_matplotlib_formats("retina")
fig, axes = plt.subplots(1,2,figsize=(15,8))
df[["삼성전자","LG화학"]].plot(figsize=(15,8),secondary_y="삼성전자", ax = axes[0])
df2.plot(ax=axes[1])
