오늘도 지각이다,,,🤦♂️
인공지능 교육을 이틀간 받았는데 그걸로 콘테스트하는게 12시까지 제출이여서 끝나고 추가 공부한다고 이제 작성한다.
👉 오늘 한 일
- 이틀간 배운 인공지능 교육을 토대로 실제 주가 예측을 했는데 실패했다,,, 파이썬 공부를 열심히 해야겠다🙃
- 사용환경은 어제와 마찬가지로 Jupyter Notebook에 TensorFlowd의 keras, pandas 등을 사용했다.
- 병원을 간다고 시간을 많이 보냈다 ㅠㅠ 다들 건강 챙기세요🤕
👉 공부한 내용
- 여러 회사의 일정 기간의 주가 데이터를 가지고 마지막 데이터 다음 날의 주가를 예측하는 것을 했다. 즉, 2000-01-02부터 2015-05-27(
내 생일🤣)까지의 데이터가 주어지면 2015-05-28의 주가를 예측하는 것이다. - 일단, 데이터 전처리부터 너무 힘들었다,,, 파이썬을 인터넷으로 개념만 한번 훑은 정도여서 막상 내가 원하는 데이터로 만들려니 너무 힘들었다.
- 주위에 도움을 요청하고 구글링(aka. 모두의 교수님)을 하며 공부를 했다.
- 가장 애먹은 부분은 아래와 같은 데이터를 묶는 부분이었다.(데이터는 임의로 작성한 것이다)
| 날짜(date) | 회사이름(company) | 시가(open) | 종가(close) | 거래량(volumn) |
|---|---|---|---|---|
| 2020-07-27 | a회사 | 100 | 200 | 300 |
| 2020-07-28 | a회사 | 180 | 220 | 100 |
| 2020-07-29 | a회사 | 230 | 160 | 150 |
| 2020-07-27 | b회사 | 60 | 100 | 100 |
| 2020-07-28 | b회사 | 100 | 180 | 500 |
| 2020-07-29 | b회사 | 150 | 200 | 200 |
| 2020-07-27 | c회사 | 800 | 900 | 300 |
| 2020-07-28 | c회사 | 1000 | 1100 | 500 |
| 2020-07-29 | c회사 | 1050 | 1200 | 600 |
-> company를 key로 하고 각 key의 value에 open, close, volumn을 묶고 싶었다. date는 필요 없다고 생각되서 drop 시키고 싶었다.
| a회사 | 시가(open) | 종가(close) | 거래량(volumn) |
|---|---|---|---|
| 100 | 200 | 300 | |
| 180 | 220 | 100 | |
| 230 | 160 | 150 |
| b회사 | 시가(open) | 종가(close) | 거래량(volumn) |
|---|---|---|---|
| 60 | 100 | 100 | |
| 100 | 180 | 500 | |
| 150 | 200 | 200 |
| c회사 | 시가(open) | 종가(close) | 거래량(volumn) |
|---|---|---|---|
| 800 | 900 | 300 | |
| 1000 | 1100 | 500 | |
| 1050 | 1200 | 600 |
-> 이런 느낌인데 이해가 되었길!
company 별로 출력은 하겠는데 해당하는 값을 가져오는게 잘 안됐다.
그래서 도움을 받아서 아래와 같은 코드를 결국에는 만들었다.
companys = raw_data.company.unique() # unique 함수를 사용해 회사 이름별로 하나씩 가져옮
data = {} # 빈 딕셔너리 생성
for company in companys:
data[company]=raw_data[raw_data.company==company].reset_index(drop=True).drop(["date","symbol"], axis=1)
# 이상하게 첫번째는 tab을 indent가 두번 들어간다,,, issue를 남겨야하나🤔
# [raw_data.company==company]는 raw_data의 company와 for문을 돌면서
# 가져온 company를 비교한다.
# reset_index는 기본값으로 인덱스 값들을 DataFrame의 열로 전송하며,
# 새로운 단순한 정수 인덱스를 세팅한다.
# 즉, 아래와 같은 테이블이 생성되는 것이다.
# date와 symbol을 drop 명령어로 제거하는데
# axis=1은 컬럼을 뜻하고 axis=0은 로우를 삭제하며 로우가 디폴트이다.
# 나는 컬럼을 삭제해야하므로 1을 사용했다.| a회사 | 시가(open) | 종가(close) | 거래량(volumn) |
|---|---|---|---|
| 0 | 100 | 200 | 300 |
| 1 | 180 | 220 | 100 |
| 2 | 230 | 160 | 150 |
저 방식을 작성하는데 오래 걸렸다,,, 파이썬에 얼른 적응을 해야겠다 ㅠㅠ
모델 사용법 부분도 정리하자면 끝이 없겠지만 나 스스로도 헷갈리므로 다음에 정리하겠다.
이상 오늘 가장 기억나는 부분들 정리이다.
☕️ 잡담
오늘은 콘테스트를 진행하고 병원을 간다고 시간을 많이 썼다 ㅠㅠ 다들 아프지 말고 건강을 챙기자. 병원비부터 시간까지 아까운게 한 두가지가 아니다.🤦♂️
어제와 마찬기지로 TIL을 쓰며 혹시 여기까지 읽는 사람을 위해 오늘의 팁(?)
나는 맥북을 얼마 전부터 처음으로 사용했는데 2019 맥북 pro 16인치 기준 단축키이다.
윈도우에서 home,end,pageup,pagedown이 맥북에 없어서 불편한 사람들이 있는데 아직 못(?) 찾은 분들을 위한 팁이다.
바로 fn키를 누르고 화살표를 누르면 된다!
fn + ⬅️⬆️➡️⬇️
너무 간단할까봐 하나 더 이야기 하자면 내가 사용하고 있는 이모지(🤦♂️,👊,👍...)는
Mac: control + command + space를 누르면 입력할 수 있다.👏👏👏
윈도우: 윈도우키 + 마침표(,) or 윈도우키 + 세미콜론(;)이다
대부분이 알겠지만 혹시나 몰랐을 한명을 위해 작성해본다!
오늘의 TIL 끝👊
📑 참고 블로그
-
인공지능 교육 - 엘리스 코딩 교육
-
reset_index - EG공간님 블로그
-
drop, axis - Deep play님 블로그
