가중치 조정코드 수정필요

@@ -27,14 +27,14 @@ class KnuSL():
     def data_list(wordname):
     def data_list(wordname):
         with open('KnuSentiLex/data/SentiWord_info.json', encoding='utf-8-sig', mode='r') as f:
         with open('KnuSentiLex/data/SentiWord_info.json', encoding='utf-8-sig', mode='r') as f:
             data = json.load(f)
             data = json.load(f)
-            result = ['X','X']
+            result = [0,0]
             
             
         for i in range(0, len(data)):
         for i in range(0, len(data)):
             if data[i]['word'] == wordname:
             if data[i]['word'] == wordname:
                 result.pop()
                 result.pop()
                 result.pop()
                 result.pop()
                 result.append(data[i]['word_root'])
                 result.append(data[i]['word_root'])
-                result.append(data[i]['polarity'])
+                result.append(int(data[i]['polarity']))
 
 
         r_word = result[0] #어근
         r_word = result[0] #어근
         s_word = result[1] #극성
         s_word = result[1] #극성
@@ -106,7 +106,9 @@ for v in range(len(new_date)):
             if new_date[v] == list_df[i][0]:
             if new_date[v] == list_df[i][0]:
                 Setlist[v].append(list_df[i][1][j])
                 Setlist[v].append(list_df[i][1][j])
 print(Setlist)
 print(Setlist)
-
+print(Setlist[0][0]) #2021.01.01
+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]) 키워드와 극성 ['HMM…"체질개선해', 'X']
 #print(list_df[0][1][0][1]) 극성 x
 #print(list_df[0][1][0][1]) 극성 x
@@ -137,36 +139,37 @@ for i in range(len(Stock_data)):
     del Stock_data[i][7] #상장주식 수 삭제 / 결과:'일자', '종가', '등락률', '시가', '고가', '저가', '거래량'
     del Stock_data[i][7] #상장주식 수 삭제 / 결과:'일자', '종가', '등락률', '시가', '고가', '저가', '거래량'
 print(Stock_data)
 print(Stock_data)
 
 
-def Calpercentage(a,b):
+def Calpercentage(a,b): #시초가 대비 고점/저점 비율
     return abs(a-b)/a*100
     return abs(a-b)/a*100
-'''
-if(list_df[0][0].split('.')[:3]) == Stock_data[1][0].split('/'): # 날짜 비교
-    if Calpercentage(Stock_data[1][3],Stock_data[1][4]) > 2 : #당일 시가 대비 고가가 2퍼 높을때
-        for j in range(len(list_df[0][0])):
-            if list_df[0][1][j][1] == 'X':
-                list_df[0][1][j][1]= 1
-            else:
-                list_df[0][1][j][1]+=1
-    elif Calpercentage(Stock_data[1][3],Stock_data[1][5])< -2 : #당일 시가 대비 저가가 2퍼 낮을 때
-        for j in range(len(list_df[0][0])):
-            if list_df[0][1][j][1] == 'X':
-                list_df[0][1][j][1]= -1
+
+for i in range(len(Stock_data)-1):
+    for k in range(len(Setlist)):
+        if( Stock_data[i][0].split('/') == Setlist[k][0].split('.')[:3]): # 날짜 비교
+            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[0][j][1] == 0:
+                        Setlist[0][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[0][j][1] == 0:
+                        Setlist[0][j][1] = -1
+                    else:
+                        Setlist[0][j][1] -= 1
             else:
             else:
-                list_df[0][1][j][1]-=1
-    else:
-        if Stock_data[2][2]>0:          # 다음날 주가 등락률이 양수면
-            for j in range(len(list_df[0][0])):   #어제뉴스는 호재 취급
-                if list_df[0][1][j][1] == 'X':
-                    list_df[0][1][j][1] = 1
-                else:
-                    list_df[0][1][j][1] += 1
-        else :
-            for j in range(len(list_df[0][0])):  # 음수면 어제 뉴스는 악재 취급
-                if list_df[0][1][j][1] == 'X':
-                    list_df[0][1][j][1] = -1
-                else:
-                    list_df[0][1][j][1] -= 1
-else:
-    while(
-'''
+                if Stock_data[i+1][2] > 0:          # 다음날 주가 등락률이 양수면
+                    for j in range(1,len(Setlist[k])):   #어제뉴스는 호재 취급
+                        if Setlist[0][j][1] == 0:
+                            Setlist[0][j][1] = 1
+                        else:
+                            Setlist[0][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[0][j][1] == 0:
+                            Setlist[0][j][1] = -1
+                        else:
+                            Setlist[0][j][1] -= 1
+print(Setlist)
+