KNU for kospi

+# -*-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')