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-import warnings
-#########5/23일작성중 #########
-warnings.simplefilter(("ignore"))
-import openpyxl
-import pandas as pd
-
-####### [날짜, 뉴스단어 한개] 구성 만드는 파일 차트 분석 시 count함수 이욜 할 때 참조 자료
-# ex)hmm뉴스키워드날짜뉴스모으고특수삭제.xlsx 파일 넣음<- DayNewsMerge.py 중간에 주석처리 된 부분 해제하고 결과 얻기
-Stockfilename = input("키워드파일이름입력:")
-fileStock = "C:/Users/yangj/PycharmProjects/pythonProject1/샘플/" + Stockfilename + ".xlsx"
-Stockfile = openpyxl.load_workbook(fileStock)  # 파일이름입력
-stock_ws = Stockfile.active
-Stock_data = []  # list 타입
-date=[]
-i = 0
-for row in stock_ws.rows:
-    Stock_data.append([])
-    date.append(row[1].value)
-    for cell in row:
-        if cell.value != None :
-            Stock_data[i].append(cell.value)
-    i += 1
-del Stock_data[0]
-del date[0]
-for i in range(len(Stock_data)):
-    del Stock_data[i][0] #각 열의 첫번째 행 삭제
-for i in range(len(Stock_data)):
-    del Stock_data[i][0] #각 열의 첫번째 행 삭제
-print(Stock_data)
-print(date)
-a=[] #
-print(len(date),len(Stock_data))
-for j in range(len(Stock_data)):
-    for k in range(len(Stock_data[j])):
-        a.append([date[j],Stock_data[j][k]])
-print(a)
-df_SourTar = pd.DataFrame(a)
-df_SourTar.to_excel(Stockfilename+'countif.xlsx',sheet_name='sheet1')
\ No newline at end of file

-import pandas as pd
-
-source = {
- '학년': [1, 2, 1, 3, 4],
- '성별': ['남자', '여자', '남자', '여자', '남자'],
- '국어': [98, 88, 92, 63, 120],
- '영어': [88, 90, 70, 60, 50],
- '수학': [64, 62, None, 31, None],
- '과학': [None, 72, None, 70, 88]
-}
-df = pd.DataFrame(source)
-df1=df[(df['성별']!='남자')].index
-df2=df.drop(df1)
-print(df)
-print("---------")
-print(df2)

-import warnings
-
-warnings.simplefilter(("ignore"))
-import openpyxl
-import pandas as pd
-
-# 000_KNU_New_Vdic2.xlsx 파일 넣기
-
-Stockfilefolder = input("종목시세폴더입력: ")
-Stockfilename = input("시세파일이름입력:")
-fileStock = "C:/Users/yangj/PycharmProjects/pythonProject1/뉴스키워드/" + Stockfilefolder + "/" + Stockfilename + ".xlsx"
-Stockfile = openpyxl.load_workbook(fileStock)  # 파일이름입력
-stock_ws = Stockfile.active
-Stock_data = []  # list 타입
-i = 0
-for row in stock_ws.rows:
-    Stock_data.append([])
-    for cell in row:
-        if cell.value != None:
-            Stock_data[i].append(cell.value)
-    i += 1
-del Stock_data[0]
-for i in range(len(Stock_data)):
-    del Stock_data[i][0]
-#print(Stock_data)
-
-
-vert_p = []  # 수직 중복 삭제
-for i in range(len(Stock_data)):
-   vert_p.append([])
-   for j in range(len(Stock_data[i])):
-       vert_p[i].append(Stock_data[i][j])  # 단어만 넣기
-print(vert_p)
-
-vert_p.sort(key=lambda x: x[0])  # 단어 기준으로 정렬
-for i in range(len(vert_p) - 2):  # 단어 비교해서 같으면 누적, 다르면 값 바꾸기
-   for j in range(i + 1, len(vert_p)):
-       if vert_p[i][0] == vert_p[j][0] :
-           vert_p[i][1] += vert_p[j][1]
-           vert_p[j] = ['0', 0]
-       if str.isalnum(vert_p[i][0]) == False:
-           vert_p[i] =['0', 0]
-
-vert_p = [i for i in vert_p if not '0' in i]  # '0'들어간 열 제거
-df_ver = pd.DataFrame(vert_p)
-df_ver.to_excel(Stockfilename + ' Stock_dictionary2.xlsx', sheet_name='sheet1')
-####사전 완성####

-import warnings
-
-warnings.simplefilter(("ignore"))
-import openpyxl
-import pandas as pd
-
-Stockfilefolder = input("종목시세폴더입력: ")
-Stockfilename = input("시세파일이름입력:")
-fileStock = "C:/Users/yangj/PycharmProjects/pythonProject1/종목별시세/" + Stockfilefolder + "/" + Stockfilename + ".xlsx"
-Stockfile = openpyxl.load_workbook(fileStock)  # 파일이름입력
-stock_ws = Stockfile.active
-Stock_data = []  # list 타입
-i = 0
-for row in stock_ws.rows:
-    Stock_data.append([])
-    for cell in row:
-        if cell.value != None:
-            Stock_data[i].append(cell.value)
-    i += 1
-del Stock_data[0]
-for i in range(len(Stock_data)):
-    del Stock_data[i][0]  # 대비 삭제
-#print(Stock_data)
-
-
-vert_p = []  # 수직 중복 삭제
-for i in range(len(Stock_data)):
-   vert_p.append([])
-   for j in range(len(Stock_data[i])):
-       vert_p[i].append(Stock_data[i][j])  # 단어만 넣기
-print(vert_p)
-
-vert_p.sort(key=lambda x: x[0])  # 단어 기준으로 정렬
-for i in range(len(vert_p) - 2):  # 단어 비교해서 같으면 누적 다르면 값 바꾸기
-   for j in range(i + 1, len(vert_p)):
-       if vert_p[i][0] == vert_p[j][0] :
-           vert_p[i][1] += vert_p[j][1]
-           vert_p[j] = ['0', 0]
-       if str.isalnum(vert_p[i][0]) == False:
-           vert_p[i] =['0', 0]
-
-vert_p = [i for i in vert_p if not '0' in i]  # '0'들어간 열 제거
-df_ver = pd.DataFrame(vert_p)
-df_ver.to_excel(Stockfilename + ' Stock_dictionary2.xlsx', sheet_name='sheet1')

-# **뉴스 키워드 노출 빈도수에 따른 기업 주가 영향 분석**
----------------------------------------------------
-----------------------------------------------------
-
-
-## **지도교수님**
-* 한치근 교수님
-
-## **팀원**
-* 2017104003 컴퓨터공학과 양지수
-* 2017104039 컴퓨터공학과 한서흔
-
----
-
-## **개발일정**
-* 2021.03.09~2021.03.22 데이터 수집
-* 2021.03.23~2021.04.19 자연어 처리,중간보고서 작성
-* 2021.04.20~2021.05.04 감성사전 분석 및 특화 사전 제작
-* 2021.05.05~           중심성 분석 및 최종 결과 제작

-import warnings
-warnings.simplefilter(("ignore"))
-import konlpy
-from konlpy.tag import *
-import openpyxl
-import pandas as pd
-from math import  log10
-import numpy as np
-
-#형태소분석라이브러리
-#okt = Okt()
-hannanum = Hannanum()
-#filename= input("분석할 파일이름 입력:") #파일명
-filefolder = input("종목폴더입력: ")
-filename=input("파일이름입력:")
-filepos = "C:/Users/yangj/PycharmProjects/pythonProject1/뉴스크롤링/"+filefolder+"/" + filename + ".xlsx"
-kfile = openpyxl.load_workbook(filepos)#파일이름입력
-sheet=kfile.worksheets[0]#sheet1에 있는 데이터 가죠오기
-#print(sheet)
-data=[]
-for row in sheet.rows: #data에 크롤링한 뉴스 제목들 저장
-    data.append(
-            row[1].value
-    )
-#print(data)
-#print(type(data[1])) #str
-
-newData2=[]
-
-#print(newData)
-for i in range(len(data)-1):
-    newData2.append(hannanum.nouns(data[i+1])) #명사만 추출hannanum가 okt보다 성능좋음
-#print(newData2)
-
-newData3=[]
-for i in range(len(newData2)):
-    newData3.append([])
-    for j in newData2[i]:
-        if any(map(str.isdigit,j))==False and len(j)>1: #추출한 결과가 숫자포함이거나 한글자 인것 제외
-            newData3[i].append(j)
-#print(newData3)
-
-#print(type(newData2))#newData2 데이터 형식은 list
-#df= pd.DataFrame.from_records(newData3)#newData3 dataframe으로 변환
-#df.to_excel(filename+'_명사추출_숫자제외'+'.xlsx') #파일명의 엑셀로 변환
-
-#TF-IDF함수 시작
-
-def f(t, d): # 엑셀 d 안에 있는 t 빈도 세기
-    return d.count(t)
-
-def tf(t, d): #tf(t,d)증가빈도 공식 적용
-    return 0.5 + 0.5*f(t,d)/max([f(w,d) for w in d])
-
-def idf(t, D): #역문서 빈도 공식 적용
-    numerator = len(D) #문서 집합에 포함 된 문서 수
-    denominator = 1 + len([ True for d in D if t in d]) #1더해서 0되는 것 방지
-    return log10(numerator/denominator)
-
-def tfidf(t, d, D):
-    return tf(t,d)*idf(t, D)
-
-def tfidfScorer(D):
-    result = []
-    for d in D:
-        result.append([(t, tfidf(t, d, D)) for t in d] )
-    return result
-
-#newData3는 명사추출을 통해 분리되어있음(이미 split상태)
-
-if __name__ == '__main__':
-    corpus=[]
-    for i in range(len(newData3)):
-        corpus.append(newData3[i])
-    TfIf=[] #결과저장
-    for i, result in enumerate(tfidfScorer(corpus)):
-        #print('====== document[%d] ======' % i)
-        #print(result)
-        TfIf.append(result)
-print(TfIf)#TFIF는 (단어,가중치) 조합으로 저장
-for i in range(len(TfIf)-1):
-      TfIf[i].sort(key=lambda x:x[1], reverse=True) #가중치기준 내림차순 정렬
-print(TfIf)
-onlynouns = []
-for i in range(len(TfIf)):
-    onlynouns.append([])
-    for j in range(len(TfIf[i])):
-        for k in range(len(TfIf[i][j])):
-            if k%2==0:
-                onlynouns[i].append(TfIf[i][j][k])
-print(onlynouns)
-#df= pd.DataFrame.from_records(TfIf)#TfIf dataframe으로 변환
-#df.to_excel(filename+'_가중치추출_내림정렬'+'.xlsx')
-

-<component name="InspectionProjectProfileManager">
-  <settings>
-    <option name="USE_PROJECT_PROFILE" value="false" />
-    <version value="1.0" />
-  </settings>
-</component>
\ No newline at end of file

-<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
-<module type="PYTHON_MODULE" version="4">
-  <component name="NewModuleRootManager">
-    <content url="file://$MODULE_DIR$" />
-    <orderEntry type="inheritedJdk" />
-    <orderEntry type="sourceFolder" forTests="false" />
-  </component>
-</module>
\ No newline at end of file

-<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
-<project version="4">
-  <component name="ProjectRootManager" version="2" project-jdk-name="Python 3.7" project-jdk-type="Python SDK" />
-</project>
\ No newline at end of file

-<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
-<project version="4">
-  <component name="ProjectModuleManager">
-    <modules>
-      <module fileurl="file://$PROJECT_DIR$/.idea/knu.iml" filepath="$PROJECT_DIR$/.idea/knu.iml" />
-    </modules>
-  </component>
-</project>
\ No newline at end of file

-<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
-<project version="4">
-  <component name="VcsDirectoryMappings">
-    <mapping directory="$PROJECT_DIR$/.." vcs="Git" />
-    <mapping directory="$PROJECT_DIR$/KnuSentiLex" vcs="Git" />
-  </component>
-</project>
\ No newline at end of file

-import warnings
-
-warnings.simplefilter(("ignore"))
-import openpyxl
-import pandas as pd
-
-#######Gephi에 사용할 edge파일 만들기 전에 필요한 자료 만드는 과정
-####6개월치 키워드 합친 키워드 파일 넣기
-
-Stockfilename = input("키워드파일이름입력:")
-fileStock = "C:/Users/yangj/PycharmProjects/pythonProject1/샘플/" + Stockfilename + ".xlsx"
-Stockfile = openpyxl.load_workbook(fileStock)  # 파일이름입력
-stock_ws = Stockfile.active
-Stock_data = []  # list 타입
-date=[]
-i = 0
-for row in stock_ws.rows:
-    Stock_data.append([])
-    date.append(row[1].value)
-    for cell in row:
-        if cell.value != None:
-            Stock_data[i].append(cell.value)
-    i += 1
-del Stock_data[0] #첫번째 의미없는 열 삭제
-del date[0]
-for i in range(len(Stock_data)):
-    del Stock_data[i][0] #각 열의 첫번째 행 삭제
-for i in range(len(Stock_data)):
-    del Stock_data[i][0] #각 열의 날짜 행 삭제
-
-
-Tdata=[]
-
-for x in range(len(Stock_data)):
-    Tdata.append([])
-    for y in range(len(Stock_data[x])):
-        if str.isalnum(Stock_data[x][y]) == True:
-                  Tdata[x].append(Stock_data[x][y])
-
-result = { '날짜':date, '단어':Tdata }
-
-df = pd.DataFrame(result)
-#print(df)
-list_df=df.values.tolist() #dataframe list로 변경
-print(list_df)
-#print(list_df[0][0]) 날짜 2021.01.01.
-
-new_date = [] # 날짜 중복 삭제
-for v in date:
-    if v not in new_date:
-        new_date.append(v)
-#print(new_date)
-
-Setlist =[]# 날짜별 키워드 넣기
-for v in range(len(new_date)):
-    Setlist.append([])
-    Setlist[v].append(new_date[v])
-    for i in range(len(list_df)):
-        for j in range(len(list_df[i][1])):
-            if new_date[v] == list_df[i][0] :
-                Setlist[v].append(list_df[i][1][j])
-print(Setlist)
-df_ver= pd.DataFrame(Setlist)
-#df_ver.to_excel(Stockfilename+' 날짜뉴스모으고특수삭제.xlsx',sheet_name='sheet1')
-SourceTarget=[]
-for i in range(len(list_df)):
-    SourceTarget.append([])
-    for j in range(len(list_df[i][1])-1):
-        SourceTarget.append([list_df[i][0],list_df[i][1][j],list_df[i][1][j+1],1])
-print(SourceTarget)
-SourceTarget = [v for v in SourceTarget if v]
-df_SourTar = pd.DataFrame(SourceTarget)
-df_SourTar.to_excel(Stockfilename+'Edge3.xlsx',sheet_name='sheet1')
\ No newline at end of file

-# KNU 한국어 감성사전
-# 작성자 : 온병원, 박상민, 나철원
-# 소속 : 군산대학교 소프트웨어융합공학과 Data Intelligence Lab
-# 홈페이지 : dilab.kunsan.ac.kr
-# 작성일 : 2018.05.14
-# 뜻풀이 데이터 출처 : https://github.com/mrchypark/stdkor
-# 신조어 데이터 출처 : https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%8C%80%ED%95%9C%EB%AF%BC%EA%B5%AD%EC%9D%98_%EC%9D%B8%ED%84%B0%EB%84%B7_%EC%8B%A0%EC%A1%B0%EC%96%B4_%EB%AA%A9%EB%A1%9D
-# 이모티콘 데이터 출처: https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9D%B4%EB%AA%A8%ED%8B%B0%EC%BD%98
-# SentiWordNet_3.0.0_20130122 데이터 출처 : http://sentiwordnet.isti.cnr.it/
-# SenticNet-5.0 데이터 출처 : http://sentic.net/
-# 감정단어사전0603 데이터 출처 : http://datascience.khu.ac.kr/board/bbs/board.php?bo_table=05_01&wr_id=91 
-# 김은영, “국어 감정동사 연구”, 2004.02, 학위논문(박사) - 전남대학교 국어국문학과 대학원
-
-#-*-coding:utf-8-*-
-import collections
-import json
-
-import warnings
-warnings.simplefilter(("ignore"))
-import openpyxl
-import pandas as pd
-import re
-from datetime import datetime
-
-############종목 감성 판단 ex)hmm뉴스키워드.xlsx 파일 넣는 과정
-class KnuSL():
-    
-    def data_list(wordname):
-        with open('KnuSentiLex/data/SentiWord_info.json', encoding='utf-8-sig', mode='r') as f:
-            data = json.load(f)
-            result = [0,0]
-            
-        for i in range(0, len(data)):
-            if data[i]['word'] == wordname:
-                result.pop()
-                result.pop()
-                result.append(data[i]['word_root'])
-                result.append(int(data[i]['polarity']))
-
-        r_word = result[0] #어근
-        s_word = result[1] #극성
-        
-        return s_word
-
-if __name__ == "__main__":
-
-    ksl = KnuSL
-    
-    print("\nKNU 한국어 감성사전입니다~ :)")
-    print("사전에 단어가 없는 경우 결과가 None으로 나타납니다!!!")
-    print("종료하시려면 #을 입력해주세요!!!")
-    print("-2:매우 부정, -1:부정, 0:중립 or Unkwon, 1:긍정, 2:매우 긍정")
-    print("\n")
-#########
-Newsfilefolder = input("종목폴더입력: ")
-Newsfilename=input("파일이름입력:")
-Newsfilepos = "C:/Users/yangj/PycharmProjects/pythonProject1/뉴스키워드/"+Newsfilefolder+"/" + Newsfilename + ".xlsx"
-Newsfile = openpyxl.load_workbook(Newsfilepos)#파일이름입력
-ws=Newsfile.active
-data=[]
-date=[]
-i=0
-for row in ws.rows:
-    data.append([])
-    date.append(row[1].value)
-    for cell in row:
-        if cell.value != None:
-            data[i].append(cell.value)
-    i += 1
-del data[0] #첫번째 의미없는 열 삭제
-del date[0]
-for i in range(len(data)):
-    del data[i][0] #각 열의 첫번째 행 삭제
-for i in range(len(data)):
-    del data[i][0] #각 열의 날짜 행 삭제
-
-KNUdata=[]
-Tdata=[]
-
-for x in range(len(data)):
-    KNUdata.append([])
-    Tdata.append([])
-    for y in range(len(data[x])):
-        KNUdata[x].append(ksl.data_list(data[x][y]))
-        Tdata[x].append([data[x][y], KNUdata[x][y]])
-
-result = { '날짜':date, '단어, 극성':Tdata }
-
-df = pd.DataFrame(result)
-#print(df)
-list_df=df.values.tolist() #dataframe list로 변경
-#print(list_df)
-#print(list_df[0][0]) 날짜 2021.01.01.
-
-new_date = [] # 날짜 중복 삭제
-for v in date:
-    if v not in new_date:
-        new_date.append(v)
-#print(new_date)
-
-Setlist =[]# 날짜별 키워드 넣기
-for v in range(len(new_date)):
-    Setlist.append([])
-    Setlist[v].append(new_date[v])
-    for i in range(len(list_df)):
-        for j in range(len(list_df[i][1])):
-            if new_date[v] == list_df[i][0]:
-                Setlist[v].append(list_df[i][1][j])
-print(Setlist)
-print(Setlist[0][0]) #2021.01.01
-print(type(Setlist[0][0]))
-print(Setlist[0][0].split('-'))
-print(Setlist[0][1][1]) #극성 0
-print(type(Setlist[0][1][1])) #극성 모든 타입 int
-
-#print(list_df[0][1][0]) 키워드와 극성 ['HMM…"체질개선해', 'X']
-#print(list_df[0][1][0][1]) 극성 x
-#print(list_df[0][0].split('.')[:3]) ['2021', '01', '01']
-#df.to_excel(Newsfilename+' KNU.xlsx',sheet_name='sheet1')
-
-Stockfilefolder = input("종목시세폴더입력: ")
-Stockfilename=input("시세파일이름입력:")
-fileStock = "C:/Users/yangj/PycharmProjects/pythonProject1/종목별시세/"+Stockfilefolder+"/" + Stockfilename + ".xlsx"
-Stockfile = openpyxl.load_workbook(fileStock)#파일이름입력
-stock_ws=Stockfile.active
-Stock_data=[] #list 타입
-i=0
-for row in stock_ws.rows:
-    Stock_data.append([])
-    for cell in row:
-        if cell.value != None:
-            Stock_data[i].append(cell.value)
-    i += 1
-del Stock_data[0]
-for i in range(len(Stock_data)):
-    del Stock_data[i][2] # 대비 삭제
-for i in range(len(Stock_data)):
-    del Stock_data[i][7] #거래대금 삭제
-for i in range(len(Stock_data)):
-    del Stock_data[i][7] #시가 총액 삭제
-for i in range(len(Stock_data)):
-    del Stock_data[i][7] #상장주식 수 삭제 / 결과:'일자', '종가', '등락률', '시가', '고가', '저가', '거래량'
-#print(Stock_data)
-
-def Calpercentage(a,b): #시초가 대비 고점/저점 비율
-    return abs(a-b)/a*100
-####아래로 수정 필요 (미완성)####
-
-i=0
-for k in range(len(Setlist)):
-    if( Stock_data[i][0].split('/') == Setlist[k][0].split('-')): # 날짜 비교 날짜가 같다면
-          if Calpercentage(Stock_data[i][3],Stock_data[i][4]) > 2 : #당일 시가 대비 고가가 2퍼 높을때
-             for j in range(1,len(Setlist[k])):
-                 if Setlist[k][j][1] == 0:
-                    Setlist[k][j][1] = 1
-                 else:
-                    Setlist[0][j][1] += 1
-          elif Calpercentage(Stock_data[i][3],Stock_data[i][5]) < -2 : #당일 시가 대비 저가가 2퍼 낮을 때
-            for j in range(1,len(Setlist[k])):
-                if Setlist[k][j][1] == 0:
-                    Setlist[k][j][1] = -1
-                else:
-                     Setlist[0][j][1] -= 1
-          else:
-                if Stock_data[i+1][2] > 0:          # 다음날 주가 등락률이 양수면
-                    for j in range(1,len(Setlist[k])):   #어제뉴스는 호재 취급
-                        if Setlist[k][j][1] == 0:
-                            Setlist[k][j][1] = 1
-                        else:
-                            Setlist[k][j][1] += 1
-                elif Stock_data[i+1][2] < 0:
-                    for j in range(1,len(Setlist[k])):  # 음수면 어제 뉴스는 악재 취급
-                        if Setlist[k][j][1] == 0:
-                            Setlist[k][j][1] = -1
-                        else:
-                            Setlist[k][j][1] -= 1
-          i+=1
-    else:
-        if Calpercentage(Stock_data[i][3], Stock_data[i][4]) > 2:  # 당일 시가 대비 고가가 2퍼 높을때
-            for j in range(1, len(Setlist[k])):
-                if Setlist[k][j][1] == 0:
-                    Setlist[k][j][1] = 1
-                else:
-                    Setlist[k][j][1] += 1
-        elif Calpercentage(Stock_data[i][3], Stock_data[i][5]) < -2:  # 당일 시가 대비 저가가 2퍼 낮을 때
-            for j in range(1, len(Setlist[k])):
-                if Setlist[k][j][1] == 0:
-                    Setlist[k][j][1] = -1
-                else:
-                    Setlist[k][j][1] -= 1
-        else:
-            if Stock_data[i + 1][2] > 0:  # 다음날 주가 등락률이 양수면
-                for j in range(1, len(Setlist[k])):  # 어제뉴스는 호재 취급
-                    if Setlist[k][j][1] == 0:
-                        Setlist[k][j][1] = 1
-                    else:
-                        Setlist[k][j][1] += 1
-            elif Stock_data[i + 1][2] < 0:
-                for j in range(1, len(Setlist[k])):  # 음수면 어제 뉴스는 악재 취급
-                    if Setlist[k][j][1] == 0:
-                        Setlist[k][j][1] = -1
-                    else:
-                        Setlist[k][j][1] -= 1
-        i+=1 #<이거 삭제서 hmm한번 더 돌려보기
-
-print(Setlist)
-
-#df_Setlist = pd.DataFrame(Setlist)
-#df_Setlist.to_excel(Stockfilename+' KNU_New.xlsx',sheet_name='sheet1')
-
-Setlist_w = []
-for i in range(len(Setlist)):
-    Setlist_w.append([])
-    for j in range(1, len(Setlist[i])):
-        Setlist_w[i].append(Setlist[i][j][0])  # 극성 제외 단어만 추출
-
-counter = {}
-for i in range(len(Setlist_w)):
-    counter[i] = collections.Counter(Setlist_w[i])  # 누적치
-
-for i in range(len(Setlist_w)):
-    Setlist_w[i] = list(zip(counter[i].keys(), counter[i].values()))  # 튜플 리스트화 [(값, 값)]
-
-Plist = []
-for i in range(len(Setlist_w)):
-    Plist.append([])
-    for j in range(len(Setlist_w[i])):
-        Plist[i].append(list(Setlist_w[i][j]))  # 튜플 -> 리스트화 [[값, 값]]
-
-for i in range(len(Plist)):
-    for j in range(len(Plist[i])):
-        Plist[i][j][1] = 0  # 극성 0으로 초기화
-
-for i in range(len(Setlist)):
-    for j in range(1, len(Setlist[i])):
-            for h in range(len(Plist[i])):
-                if Setlist[i][j][0] == Plist[i][h][0]:
-                    Plist[i][h][1] += Setlist[i][j][1] #누적치
-vert_p=[] #수직 중복 삭제
-for i in range(len(Plist)):
-    for j in range(len(Plist[i])):
-        vert_p.append(Plist[i][j]) #단어만 넣기
-#print(vert_p)
-vert_p.sort(key=lambda x:x[0]) #단어 기준으로 정렬
-for i in range(len(vert_p)-2): #단어 비교해서 같으면 누적 다르면 값 바꾸기
-    for j in range(i+1,len(vert_p)):
-        if vert_p[i][0] == vert_p[j][0]:
-            vert_p[i][1]+=vert_p[j][1]
-            vert_p[j]=['0',0]
-print(vert_p)
-vert_p=[i for i in vert_p if not '0' in i] #'0'들어간 열 제거
-df_ver= pd.DataFrame(vert_p)
-df_ver.to_excel(Stockfilename+' KNU_New_Vdic2.xlsx',sheet_name='sheet1')
-
-####키워드파일 월별로 돌려서 그 나온 결과 파일들을 합쳐서 Merge_dictionay.py에 넣어서 사전 만들기 ####
-
-

-# -*-coding:utf-8-*-
-import collections
-import json
-
-import warnings
-
-warnings.simplefilter(("ignore"))
-import openpyxl
-import pandas as pd
-import re
-from datetime import datetime
-
-########코스피 감성 판단
-class KnuSL():
-
-    def data_list(wordname):
-        with open('KnuSentiLex/data/SentiWord_info.json', encoding='utf-8-sig', mode='r') as f:
-            data = json.load(f)
-            result = [0, 0]
-
-        for i in range(0, len(data)):
-            if data[i]['word'] == wordname:
-                result.pop()
-                result.pop()
-                result.append(data[i]['word_root'])
-                result.append(int(data[i]['polarity']))
-
-        r_word = result[0]  # 어근
-        s_word = result[1]  # 극성
-
-        return s_word
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    ksl = KnuSL
-
-    print("\nKNU 한국어 감성사전입니다~ :)")
-    print("사전에 단어가 없는 경우 결과가 None으로 나타납니다!!!")
-    print("종료하시려면 #을 입력해주세요!!!")
-    print("-2:매우 부정, -1:부정, 0:중립 or Unkwon, 1:긍정, 2:매우 긍정")
-    print("\n")
-#########
-Newsfilefolder = input("종목폴더입력: ")
-Newsfilename = input("파일이름입력:")
-Newsfilepos = "C:/Users/yangj/PycharmProjects/pythonProject1/뉴스키워드/" + Newsfilefolder + "/" + Newsfilename + ".xlsx"
-Newsfile = openpyxl.load_workbook(Newsfilepos)  # 파일이름입력
-ws = Newsfile.active
-data = []
-date = []
-i = 0
-for row in ws.rows:
-    data.append([])
-    date.append(row[1].value)
-    for cell in row:
-        if cell.value != None:
-            data[i].append(cell.value)
-    i += 1
-del data[0]  # 첫번째 의미없는 열 삭제
-del date[0]
-for i in range(len(data)):
-    del data[i][0]  # 각 열의 첫번째 행 삭제
-for i in range(len(data)):
-    del data[i][0]  # 각 열의 날짜 행 삭제
-
-KNUdata = []
-Tdata = []
-
-for x in range(len(data)):
-    KNUdata.append([])
-    Tdata.append([])
-    for y in range(len(data[x])):
-        KNUdata[x].append(ksl.data_list(data[x][y]))
-        Tdata[x].append([data[x][y], KNUdata[x][y]])
-
-result = {'날짜': date, '단어, 극성': Tdata}
-
-df = pd.DataFrame(result)
-
-list_df = df.values.tolist()  # dataframe list로 변경
-new_date = []  # 날짜 중복 삭제
-for v in date:
-    if v not in new_date:
-        new_date.append(v)
-# print(new_date)
-
-Setlist = []  # 날짜별 키워드 넣기
-for v in range(len(new_date)):
-    Setlist.append([])
-    Setlist[v].append(new_date[v])
-    for i in range(len(list_df)):
-        for j in range(len(list_df[i][1])):
-            if new_date[v] == list_df[i][0]:
-                Setlist[v].append(list_df[i][1][j])
-
-Stockfilefolder = input("종목시세폴더입력: ")
-Stockfilename = input("시세파일이름입력:")
-fileStock = "C:/Users/yangj/PycharmProjects/pythonProject1/종목별시세/" + Stockfilefolder + "/" + Stockfilename + ".xlsx"
-Stockfile = openpyxl.load_workbook(fileStock)  # 파일이름입력
-stock_ws = Stockfile.active
-Stock_data = []  # list 타입
-i = 0
-for row in stock_ws.rows:
-    Stock_data.append([])
-    for cell in row:
-        if cell.value != None:
-            Stock_data[i].append(cell.value)
-    i += 1
-del Stock_data[0]
-for i in range(len(Stock_data)):
-    del Stock_data[i][2]  # 대비 삭제
-for i in range(len(Stock_data)):
-    del Stock_data[i][7]  # 거래대금 삭제
-for i in range(len(Stock_data)):
-    del Stock_data[i][7]  # 시가 총액 삭제
-
-
-i = 0
-for k in range(len(Setlist)):
-    if (Stock_data[i][0].split('/') == Setlist[k][0].split('.')[:3]):  # 날짜 비교 날짜가 같다면
-       if Stock_data[i][2] > 0:  # 코스피 등락이 양수
-                for j in range(1, len(Setlist[k])):
-                    if Setlist[k][j][1] == 0:
-                        Setlist[k][j][1] = 1
-                    else:
-                        Setlist[k][j][1] += 1
-       elif Stock_data[i][2] < 0:
-            for j in range(1, len(Setlist[k])):  # 음수면 어제 뉴스는 악재 취급
-                  if Setlist[k][j][1] == 0:
-                     Setlist[k][j][1] = -1
-                  else:
-                     Setlist[k][j][1] -= 1
-       i += 1
-    else:
-       if Stock_data[i+1][2] > 0:  # 다음날 주가 등락률이 양수면
-               for j in range(1, len(Setlist[k])):  # 어제뉴스는 호재 취급
-                   if Setlist[k][j][1] == 0:
-                       Setlist[k][j][1] = 1
-                   else:
-                       Setlist[k][j][1] += 1
-       elif Stock_data[i+1][2] < 0:
-               for j in range(1, len(Setlist[k])):  # 음수면 어제 뉴스는 악재 취급
-                   if Setlist[k][j][1] == 0:
-                       Setlist[k][j][1] = -1
-                   else:
-                       Setlist[k][j][1] -= 1
-
-Setlist_w = []
-for i in range(len(Setlist)):
-   Setlist_w.append([])
-   for j in range(1, len(Setlist[i])):
-       Setlist_w[i].append(Setlist[i][j][0])  # 극성 제외 단어만 추출
-
-counter = {}
-for i in range(len(Setlist_w)):
-   counter[i] = collections.Counter(Setlist_w[i])  # 누적치
-
-for i in range(len(Setlist_w)):
-   Setlist_w[i] = list(zip(counter[i].keys(), counter[i].values()))  # 튜플 리스트화 [(값, 값)]
-
-Plist = []
-for i in range(len(Setlist_w)):
-   Plist.append([])
-   for j in range(len(Setlist_w[i])):
-       Plist[i].append(list(Setlist_w[i][j]))  # 튜플 -> 리스트화 [[값, 값]]
-
-for i in range(len(Plist)):
-   for j in range(len(Plist[i])):
-       Plist[i][j][1] = 0  # 극성 0으로 초기화
-
-for i in range(len(Setlist)):
-   for j in range(1, len(Setlist[i])):
-       for h in range(len(Plist[i])):
-           if Setlist[i][j][0] == Plist[i][h][0]:
-               Plist[i][h][1] += Setlist[i][j][1]  # 누적치
-vert_p = []  # 수직 중복 삭제
-for i in range(len(Plist)):
-   for j in range(len(Plist[i])):
-       vert_p.append(Plist[i][j])  # 단어만 넣기
-# print(vert_p)
-vert_p.sort(key=lambda x: x[0])  # 단어 기준으로 정렬
-for i in range(len(vert_p) - 2):  # 단어 비교해서 같으면 누적 다르면 값 바꾸기
-   for j in range(i + 1, len(vert_p)):
-       if vert_p[i][0] == vert_p[j][0]:
-           vert_p[i][1] += vert_p[j][1]
-           vert_p[j] = ['0', 0]
-
-vert_p = [i for i in vert_p if not '0' in i]  # '0'들어간 열 제거
-df_ver = pd.DataFrame(vert_p)
-df_ver.to_excel(Stockfilename + ' KNU_New_vdic2.xlsx', sheet_name='sheet1')

-pip

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\ No newline at end of file

-MeCab
-_MeCab