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The dataset generation failed because of a cast error
Error code: DatasetGenerationCastError
Exception: DatasetGenerationCastError
Message: An error occurred while generating the dataset
All the data files must have the same columns, but at some point there are 2 new columns ({'intake', 'rate'})
This happened while the csv dataset builder was generating data using
hf://datasets/hyeon2525/cabbage_dataset/store/cabbage_separated.csv (at revision 4a117672d29f8b7746dcb1ef8f0cb4de4a6bb9c5)
Please either edit the data files to have matching columns, or separate them into different configurations (see docs at https://hf.co/docs/hub/datasets-manual-configuration#multiple-configurations)
Traceback: Traceback (most recent call last):
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/builder.py", line 1831, in _prepare_split_single
writer.write_table(table)
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/arrow_writer.py", line 714, in write_table
pa_table = table_cast(pa_table, self._schema)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/table.py", line 2272, in table_cast
return cast_table_to_schema(table, schema)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/table.py", line 2218, in cast_table_to_schema
raise CastError(
datasets.table.CastError: Couldn't cast
year: int64
month: int64
day: int64
intake: int64
avg_price: int64
gap: int64
rate: string
-- schema metadata --
pandas: '{"index_columns": [{"kind": "range", "name": null, "start": 0, "' + 1012
to
{'year': Value('int64'), 'month': Value('int64'), 'day': Value('int64'), 'avg_price': Value('int64'), 'gap': Value('int64')}
because column names don't match
During handling of the above exception, another exception occurred:
Traceback (most recent call last):
File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 1455, in compute_config_parquet_and_info_response
parquet_operations = convert_to_parquet(builder)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 1054, in convert_to_parquet
builder.download_and_prepare(
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/builder.py", line 894, in download_and_prepare
self._download_and_prepare(
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/builder.py", line 970, in _download_and_prepare
self._prepare_split(split_generator, **prepare_split_kwargs)
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/builder.py", line 1702, in _prepare_split
for job_id, done, content in self._prepare_split_single(
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/builder.py", line 1833, in _prepare_split_single
raise DatasetGenerationCastError.from_cast_error(
datasets.exceptions.DatasetGenerationCastError: An error occurred while generating the dataset
All the data files must have the same columns, but at some point there are 2 new columns ({'intake', 'rate'})
This happened while the csv dataset builder was generating data using
hf://datasets/hyeon2525/cabbage_dataset/store/cabbage_separated.csv (at revision 4a117672d29f8b7746dcb1ef8f0cb4de4a6bb9c5)
Please either edit the data files to have matching columns, or separate them into different configurations (see docs at https://hf.co/docs/hub/datasets-manual-configuration#multiple-configurations)Need help to make the dataset viewer work? Make sure to review how to configure the dataset viewer, and open a discussion for direct support.
year int64 | month int64 | day int64 | avg_price int64 | gap int64 |
|---|---|---|---|---|
2,016 | 1 | 4 | 5,163 | 0 |
2,016 | 1 | 4 | 5,716 | 553 |
2,016 | 1 | 5 | 5,180 | -536 |
2,016 | 1 | 5 | 4,683 | -497 |
2,016 | 1 | 6 | 4,722 | 39 |
2,016 | 1 | 6 | 5,233 | 511 |
2,016 | 1 | 7 | 5,099 | -134 |
2,016 | 1 | 7 | 4,634 | -465 |
2,016 | 1 | 8 | 4,586 | -48 |
2,016 | 1 | 8 | 4,893 | 307 |
2,016 | 1 | 9 | 4,618 | -275 |
2,016 | 1 | 9 | 3,917 | -701 |
2,016 | 1 | 11 | 4,972 | 1,055 |
2,016 | 1 | 11 | 4,412 | -560 |
2,016 | 1 | 12 | 4,409 | -3 |
2,016 | 1 | 12 | 5,200 | 791 |
2,016 | 1 | 13 | 4,860 | -340 |
2,016 | 1 | 13 | 5,500 | 640 |
2,016 | 1 | 14 | 4,936 | -564 |
2,016 | 1 | 14 | 5,417 | 481 |
2,016 | 1 | 15 | 5,456 | 39 |
2,016 | 1 | 15 | 4,782 | -674 |
2,016 | 1 | 16 | 5,561 | 779 |
2,016 | 1 | 16 | 4,365 | -1,196 |
2,016 | 1 | 18 | 5,102 | 737 |
2,016 | 1 | 18 | 5,600 | 498 |
2,016 | 1 | 19 | 5,976 | 376 |
2,016 | 1 | 19 | 7,265 | 1,289 |
2,016 | 1 | 20 | 6,000 | -1,265 |
2,016 | 1 | 20 | 5,247 | -753 |
2,016 | 1 | 21 | 6,123 | 876 |
2,016 | 1 | 21 | 7,087 | 964 |
2,016 | 1 | 22 | 7,200 | 113 |
2,016 | 1 | 22 | 6,841 | -359 |
2,016 | 1 | 23 | 8,100 | 1,259 |
2,016 | 1 | 23 | 6,898 | -1,202 |
2,016 | 1 | 25 | 7,549 | 651 |
2,016 | 1 | 25 | 7,102 | -447 |
2,016 | 1 | 26 | 6,671 | -431 |
2,016 | 1 | 26 | 7,246 | 575 |
2,016 | 1 | 27 | 6,722 | -524 |
2,016 | 1 | 27 | 7,342 | 620 |
2,016 | 1 | 28 | 7,015 | -327 |
2,016 | 1 | 28 | 7,780 | 765 |
2,016 | 1 | 29 | 7,643 | -137 |
2,016 | 1 | 29 | 6,920 | -723 |
2,016 | 1 | 30 | 7,453 | 533 |
2,016 | 1 | 30 | 6,996 | -457 |
2,016 | 2 | 1 | 5,889 | -1,107 |
2,016 | 2 | 1 | 6,942 | 1,053 |
2,016 | 2 | 2 | 5,936 | -1,006 |
2,016 | 2 | 2 | 6,700 | 764 |
2,016 | 2 | 3 | 6,741 | 41 |
2,016 | 2 | 3 | 7,413 | 672 |
2,016 | 2 | 4 | 7,271 | -142 |
2,016 | 2 | 4 | 6,420 | -851 |
2,016 | 2 | 5 | 6,646 | 226 |
2,016 | 2 | 5 | 7,277 | 631 |
2,016 | 2 | 6 | 6,800 | -477 |
2,016 | 2 | 6 | 6,465 | -335 |
2,016 | 2 | 11 | 7,366 | 901 |
2,016 | 2 | 11 | 8,053 | 687 |
2,016 | 2 | 12 | 8,555 | 502 |
2,016 | 2 | 12 | 7,729 | -826 |
2,016 | 2 | 13 | 9,373 | 1,644 |
2,016 | 2 | 13 | 10,000 | 627 |
2,016 | 2 | 15 | 10,247 | 247 |
2,016 | 2 | 15 | 8,890 | -1,357 |
2,016 | 2 | 16 | 10,000 | 1,110 |
2,016 | 2 | 16 | 8,551 | -1,449 |
2,016 | 2 | 17 | 9,190 | 639 |
2,016 | 2 | 17 | 7,724 | -1,466 |
2,016 | 2 | 18 | 7,518 | -206 |
2,016 | 2 | 18 | 9,000 | 1,482 |
2,016 | 2 | 19 | 8,113 | -887 |
2,016 | 2 | 19 | 10,154 | 2,041 |
2,016 | 2 | 20 | 10,386 | 232 |
2,016 | 2 | 20 | 8,431 | -1,955 |
2,016 | 2 | 22 | 10,502 | 2,071 |
2,016 | 2 | 22 | 9,465 | -1,037 |
2,016 | 2 | 23 | 8,172 | -1,293 |
2,016 | 2 | 23 | 10,319 | 2,147 |
2,016 | 2 | 24 | 10,500 | 181 |
2,016 | 2 | 24 | 8,879 | -1,621 |
2,016 | 2 | 25 | 8,324 | -555 |
2,016 | 2 | 25 | 11,535 | 3,211 |
2,016 | 2 | 26 | 11,000 | -535 |
2,016 | 2 | 26 | 9,051 | -1,949 |
2,016 | 2 | 27 | 10,627 | 1,576 |
2,016 | 2 | 27 | 9,216 | -1,411 |
2,016 | 2 | 29 | 9,641 | 425 |
2,016 | 2 | 29 | 12,037 | 2,396 |
2,016 | 3 | 1 | 12,525 | 488 |
2,016 | 3 | 1 | 9,570 | -2,955 |
2,016 | 3 | 2 | 12,809 | 3,239 |
2,016 | 3 | 2 | 10,460 | -2,349 |
2,016 | 3 | 3 | 13,057 | 2,597 |
2,016 | 3 | 3 | 10,827 | -2,230 |
2,016 | 3 | 4 | 11,232 | 405 |
2,016 | 3 | 4 | 12,987 | 1,755 |
End of preview.
YAML Metadata Warning:empty or missing yaml metadata in repo card
Check out the documentation for more information.
Cabbage Price Analysis
배추 가격 및 반입량 데이터 분석 프로젝트
프로젝트 개요
이 프로젝트는 배추 가격 데이터와 반입량 데이터를 통합하고 분석하여 최종 CSV 파일을 생성합니다.
데이터 파일
원본 데이터
CabbagePrice.xlsx- 배추 가격 데이터 (원본)CabbagePrice2.xlsx- 배추 가격 데이터 (추가)CabbageIntake.xlsx- 배추 반입량 데이터 (원본)CabbageIntake2.xlsx- 배추 반입량 데이터 (추가)
병합 데이터
CabbagePrice_merged.xlsx- 병합된 가격 데이터CabbageIntake_merged.xlsx- 병합된 반입량 데이터
출력 데이터
store/cabbage_separated.csv- 등급별(특, 상) 분석 데이터store/cabbage_retail.csv- 소매가격 분석 데이터
스크립트 설명
1. merge_data.py
여러 개의 배추 가격 및 반입량 엑셀 파일을 병합합니다.
기능:
- CabbagePrice.xlsx와 CabbagePrice2.xlsx를 합쳐 CabbagePrice_merged.xlsx 생성
- CabbageIntake.xlsx와 CabbageIntake2.xlsx를 합쳐 CabbageIntake_merged.xlsx 생성
- 날짜(DATE) 기준으로 정렬 및 중복 제거
실행:
python merge_data.py
2. CabbageEDA.py
등급별(특, 상) 배추 가격 및 반입량 데이터를 분석하여 CSV 파일을 생성합니다.
기능:
- 등급별 필터링 (특: 5%, 상: 35%)
- 평균가격을 정수형으로 변환
- 0원 데이터 제거
- 반입량과 가격 데이터 병합
- 등급별 반입량 계산 (총반입량 × 비율)
- 날짜 분해 (year, month, day)
- 전날 대비 가격 차이(gap) 계산
- 최종 데이터를
store/cabbage_separated.csv로 저장
출력 컬럼:
year,month,day- 날짜 정보intake- 등급별 반입량avg_price- 평균 가격gap- 전날 대비 가격 차이rate- 등급 레이블 (SPECIAL, HIGH)
실행:
python CabbageEDA.py
3. CabbageRetail.py
소매가격 데이터를 분석하여 CSV 파일을 생성합니다.
기능:
- 평균가격을 정수형으로 변환
- 0원 데이터 제거
- 날짜 분해 (year, month, day)
- 전날 대비 가격 차이(gap) 계산
- 최종 데이터를
store/cabbage_retail.csv로 저장
출력 컬럼:
year,month,day- 날짜 정보avg_price- 평균 가격gap- 전날 대비 가격 차이
실행:
python CabbageRetail.py
설치 및 실행
필수 라이브러리
pip install pandas openpyxl
실행 순서
- 데이터 병합
python merge_data.py
- 등급별 데이터 분석
python CabbageEDA.py
- 소매가격 데이터 분석
python CabbageRetail.py
출력 폴더 구조
cabbage/
├── store/
│ ├── cabbage_separated.csv # 등급별 분석 결과
│ └── cabbage_retail.csv # 소매가격 분석 결과
├── CabbagePrice_merged.xlsx # 병합된 가격 데이터
└── CabbageIntake_merged.xlsx # 병합된 반입량 데이터
데이터 처리 과정
- 데이터 병합: 원본 파일들을 합쳐 중복 제거 및 정렬
- 등급 필터링: 특(5%), 상(35%) 등급만 선택
- 반입량 계산: 총반입량에 등급별 비율을 곱하여 계산
- 가격 차이 계산: 전날 대비 가격 변화량 산출
- CSV 저장: 분석 결과를 CSV 파일로 저장
주의사항
- 엑셀 파일의 가격 컬럼명이 '평균가격' 또는 '당일'이어야 합니다.
- 날짜 컬럼명은 'DATE'여야 합니다.
- 0원 데이터는 자동으로 제거됩니다.
- Downloads last month
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