#앞의 04_01의 주식 데이터 셋 사용! # 이번엔 여러 종목 간의 상관관계를 알아 볼 것이다! import pandas as pan import pandas_datareader.data as web from datetime import datetime code = pan.read_html('http://kind.krx.co.kr/corpgeneral/corpList.do?method=download', header=0) [0] code_result = code[['회사명', '종목코드']].rename(columns={'회사명' : 'corpName', '종목코드' : 'code' }) code_result def loadCode(x): corp_name = x condition = "corpName..

# 강의 수강생들 대상으로 즉문즉답 서비스 제공할 시, 가장 적절한 시간을 분석하는 의의 # 강의 수강데이터에서 수강생들이 가장 많이 강의를 끝내는 시간으로 결정 #위의 done_date 가 현재 string type -> 이를 토대로 각 년월일시분초를 pandas library를 이용해 나눠줄 것! form = '%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f' #위 done_date의 형태에 맞게 각 part 지정 enroll['done_date_time'] = pan.to_datetime(enroll['done_date'], format = form) enroll #위 done_date_time 칼럼은 각 년월일시분초가 각 항목에 맞게 인식된다 #이제 각 요일당 강의를 끝마치는 학생수 / 각 시간 당 강의를 ..