[PYTHON] 주가 예측하기

넘 파이와 판 다스를 이용하여 주가 예측을 해볼 것이다.

npy와 npz는 에서 지원하는 바이너리 파일이다.

Numpy에서 지원하는 .npy는 1개의 ndarray를 저장하고

                                  . npz는 2개 이상의 ndarray를 저장하는 데 사용된다.

import numpy as np
import pandas as pd

csv_file = pd.read_csv('./csv_file.csv', header=0, index_col=0, encoding='CP949',sep=',' )
name_file = pd.read_csv('./name_file.csv', header=0, index_col=0, encoding='CP949', sep=',' )


# csv_file 거래량
for i in range(len(csv_file.index)):     # 거래량 str -> int 변경
        csv_file.iloc[i,4] = int(csv_file.iloc[i,4].replace(',', ''))  
# name_file 모든 데이터 
for i in range(len(name_file.index)):     # 모든 str -> int 변경
        for j in range(len(name_file.iloc[i])):
                name_file.iloc[i,j] = int(name_file.iloc[i,j].replace(',', ''))  

name_file = name_file.sort_values(['일자'], ascending=[True])
csv_file = csv_file.sort_values(['일자'], ascending=[True])
print(name_file)
print(csv_file)

name_file = name_file.values
csv_file = csv_file.values
print(type(name_file), type(csv_file))
print(name_file.shape, csv_file.shape)

np.save('./data/csv/name_file.npy', arr=name_file)
np.save('./data/csv/csv_file.npy', arr=csv_file)