공돌이공돌이

보호되어 있는 글입니다.

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1. 코드작성. ## 리스트 정의list1 = ['q','w']## 리스트내 항목 조건식if 'q' in list1:    print("ㅁㄴㅇㅁㄴㅇ")## 리스트 항목 추가 list1.append('sss')print(list1)## 리스트 항목 제거list1.remove('q')print(list1)## 리스트에 항목이 있을때만 제거 if '1' in list1:    list1.remove('1')    print(list1)

1. 코드작성.import pandas as pdimport copy temp_ohlcv = {'code' : [], 'min_t' : [], 'close':[]}temp_df = pd.DataFrame(temp_ohlcv, columns=['code','min_t','close'])minute_data_0 = {}minute_data_0["alldata_0"] = copy.deepcopy(temp_df)  minute_data_0["alldata_0"].loc[0] = [0,0,0] minute_data_0["alldata_0"].loc[1] = [1,1,1]minute_data_0["alldata_0"].loc[2] = [2,2,2]print("첫번째 : ", minute_data_0["alldata..

1. 코드작성   1) deepcopy해야 변수간 연동이 안된다. import pandas as pdimport copy temp_ohlcv = {'code' : [], 'min_t' : [], 'close':[]}temp_df = pd.DataFrame(temp_ohlcv, columns=['code','min_t','close'])minute_data_0 = {}minute_data_0["alldata_0"] = copy.deepcopy(temp_df)  minute_data_0["alldata_0"].loc[0] = [0,0,0] minute_data_0["alldata_0"].loc[1] = [1,1,1]print("첫번째 : ", minute_data_0["alldata_0"])minute_da..

1. 코드작성lf = [10,20,30]print("리스트 길이 : ", len(lf))for idx, code in enumerate(lf):    print(idx, code)   2. 결과

1. 문제상황  : 임시로 다른변수에 딕셔너리를 넣어놓고, 원래 딕셔너리에 추가하면 임시변수에도 연동되는현상.  1) 문제 코드# 딕셔너리 정의minute_universe = {} minute_universe['1'] = 1#임시에 복사temp = minute_universe#딕셔너리 2번째 정의minute_universe['2'] = 2#키 2 는 없어야한다. 하지만 2가 추가되었다. 변수가 연동된다. print(temp)# 아래 결과가 true이다. print(temp == minute_universe)  2) 문제결과       2. 해결   1) 코드      - copy 기능을 사용한다. # 딕셔너리 정의minute_universe = {} minute_universe['1'] = 1#임시에 복..

아래 조건검색에서 주가등락률의 주가등락폭 비율을 누르면 위꼬리 검색할 수 있음. 양봉조건을 넣어야 위꼬리가 완성됨.

https://www.youtube.com/watch?v=JX48mOaUapM&t=2s

데이터프레임 사용할때 복사했음에도 데이터가 연동되는 경우가 있다.연동되지않도록 하는방법을 알아보자.  위의 출력 (print) 2개가 문제 상황으로 아이디가 같고, 아래는 deepcopy하여 id가 공유되지 않음을 확인할 수 있다. import pandas as pdimport copytemp_ohlcv = {'code' : [], 'min_t' : [], 'close':[]}temp_df = pd.DataFrame(temp_ohlcv, columns=['code','min_t','close'])## 문제 : id가 동일하다. temp_df를 카피하지않고, 가져와서 그렇다.  minute_data_0 = {}minute_data_0["alldata_0"] = (temp_df)    minute_data_..