Study All

에 앞서 어떻게 구현할 것인가에 대한 수학적인 해석이다. 1. Linear Regression 이라는 것은 선형 회귀라고 표현한다. 이는 수많은 데이터를 대표할 만한 선을 찾는 거라고 생각하면 된다. 그렇다면 대표할 만한 선은 어떻게 찾을까? 2. 수많은 data들을 각각 (x, y) 좌표 형식으로 표현 가능하다고 하자. 그렇다면 대표할 만한 선은 a_0 + a_1*x = y 로 표현 할 수 있을 것이다. 다만 data는 실제 data라고 한다면 온전히 선으로 표현되지 많은 않고 error 즉 오차가 존재할 것이다. 그렇다면 나는 아래와 같이 modeling을 할 수 있다. a_0 + a_1*x + e = y (여기서 e는 error를 의미한다.) 3. 자 modeling을 했다면 가장 적합한 a_0, ..

프로그래밍 2022. 8. 2. 22:34

2022.07.29 - [프로그래밍] - Python DataFrame format 자유롭게 이용하기(indexing , slicing) Python DataFrame format 자유롭게 이용하기(indexing , slicing) Python에서 DataFrame이라는 format은 data를 가공하는데 매우 유용하게 사용된다. 다만 그 형식이 list와 비교했을 때 생소한 부분이 있기에 방법에 대해 숙지하고 있어야 될 필요가 있다. 이번 글은 해 jun-study.tistory.com 이전 글을 쓰면서 한번 정리했다고 하나 DataFrame을 계속 사용하다 보니 내가 생각했던 것과 다른 부분이 있어서 다시 한번 정리하려 한다. 우선 DataFrame은 Excel로 부터 가져온다고 하고 엑셀 내용은 ..

프로그래밍 2022. 8. 1. 21:26

1. Python을 공부하는 이유는 무엇인가? 나는 무언가 내게 와닿는 것을 해보고 싶었다. 수많은 Data를 분석해 예측해 보고 싶었다. 지금까지는 과거의 Data를 가지고 미래를 예측 (단순히 뇌피셜) 이었지만 Python & 머신러닝을 이용해 예측 모델을 만들어 보려 한다. 2. 그렇다면 왜 Python을 사용하는 것인가? 사실 머신러닝을 수학적으로 온전히 이해하기 위해서는 너무나 많은 시간이 필요하다. 내가 20대 갓 대학생이라면 머신러닝에 대해 심도있게 공부를 하면서 진행을 하겠지만 시간이 없기 때문에 수많은 Library를 제공하는 Python을 이용해 보다 실용적인 면을 더 고려해 보려 한다. (나스닥 예측, 부동산 예측 등등) 3. 어떠한 Library가 있는가 ? 대표적으노 Sckit-l..

프로그래밍 2022. 7. 29. 22:21

pandas 활용해서 data를 다양하게 처리하는 방법을 알아보자. data가 적다면 눈으로 확인해도 쉽게 구분할 수 있지만 data의 양이 방대해 진다면 python을 활용해서 쉽게 다룰 수 있다. python에서도 pandas를 활용하면 더 쉽게 data를 정리할 수 있다. 먼저 data의 내림차순 / 오름차순을 정리해 보자. data는 nasdaq 종목을 가지고 시총에 대해서 정리해 보려 한다. pandas에서 sort_values를 사용하면 된다. pandas는 library이고 sort_values는 해당 library에 있는 function 이라고 생각하면 된다. code는 아래와 같다. market_big = df.sort_values(by = ['Market Cap'],ascending =..

프로그래밍 2021. 12. 17. 21:09

gspread로 시총 상위 미국주식 구하기 오늘 글은 python에서 gspread 라는 library를 이용해서 시총 상위 미국주식을 구하는 것을 써보려 한다. 우선 이전 글에서 다양한 미국주식 정보를 받는 것을 다룬 적이 있다. 아래 방식을 통해 우선 최신의 정보를 구글 드라이브에 구글 스프레드로 저장한다. 이번 글은 가장 핫한 나스닥을 가지고 다뤄보려 한다. https://jun-study.tistory.com/58 투자일기 : : 구글 스프레드 시트 활용해서 미국주식 정보 가져오기 최근 구글 스프레드시트를 사용하고 있다. 구글의 장점은 너무 많다. 1. 핸드폰과 컴퓨터 구글 아이디가 있는 모든 곳에서 내가 하는 작업을 계속 할 수 있다. 2. 구글 finance를 통해 주식 정보를 jun-stud..

재태크 2021. 12. 17. 20:39

역시 연결하는게 일이다. 나는 python을 이용해 미국주식 data를 coding 하려 하는데 해당 data를 google drive 에 있는 google spread sheet에서 가져와서 이용하려 한다. 그래서 google 에 연결하는게 중요했는데 계속 제목과 같은 Error가 발생했다. "google.auth.exceptions.refresherror" 나는 블로그를 보면서 연결을 하고 있었는데 하라는데로 다 해도 위에 문제는 계속해서 발생했다. 그러다가 scope 부분을 바꾸고 해당 문제를 해결했다. 아래는 기존 코드는 아래와 같다. from oauth2client.service_account import ServiceAccountCredentials import gspread scope = [..

프로그래밍 2021. 12. 11. 22:28

1. 웹 크롤링이란 웹사이트 html에서 필요한 정보를 데이터베이스로 수집해 오는 작업이다. 2. BeautifulSoup 라는 Library를 이용해 쉽게 크롤링을 할 수 있다. 1. 웹 크롤링이랑 웹사이트(html)에서 필요한 정보를 데이터 베이스로 수집해 오는 작업이다. 정의는 개인적으로 한 것이므로 달라질 수 있다. 모든 웹사이트는 html로 구성되어 있다. 각 웹사이트의 html은"F12" 버튼을 통해 확인 할 수 있다. 크롤링을 통해 웹사이트에 원하는 데이터를 가져오기 위해서 html을 이용한다. html은 웹사이트의 모든 data들이 있기 때문에 text로 받아서 내가 원하는 data를 추출할 수 있다. 2. BeautifulSoup 라는 Library를 이용해 쉽게 크롤링을 할 수 있다. ..

프로그래밍 2020. 3. 30. 21:02

이번 글 요약 - Python이라는 언어를 이용하기 위해 Anaconda(Spyder)를 이용하면 편하다. - Python의 가장 큰 장점 중 하나가 Library를 이용할 수 있는 점이다. - Library 다운로드 방법은 "pip install library_name" C, C++이라는 프로그래밍 언어를 사용할때 Visual Studio를 사용하듯이 Python도 해당 언어를 보다 편하고 쉽게 이용하기 위해서 다른 프로그램을 사용한다. 대표적으로 Anaconda, Pycharm이 있다. 나는 개인적으로 Anaconda(spyder)를 사용해 보려 한다. Python이 주목 받고 있는 이유 중 하나는 수 많은 Library이다. Library는 다양한 기능들을 개개인이 일일이 코딩을 할 필요 없이 코드..

프로그래밍 2020. 3. 26. 21:46