KNU for company

+# 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')
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+####키워드파일 월별로 돌려서 그 나온 결과 파일들을 합쳐서 Merge_dictionay.py에 넣어서 사전 만들기 ####
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