README.md

# 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 데이터
- `CabbageIntake_merged.xlsx` - 병합된 반입량 데이터

### 출력 데이터
- `store/cabbage_separated.csv` - 등급별(특, 상) 분석 데이터
- `store/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:**

```bash

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.csv`로 저장



**출력 컬럼:**

- `year`, `month`, `day` - 날짜 정보

- `intake` - 등급별 반입량

- `avg_price` - 평균 가격

- `gap` - 전날 대비 가격 차이

- `rate` - 등급 레이블 (SPECIAL, HIGH)



**실행:**

```bash

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.csv`로 저장

**출력 컬럼:**
- `year`, `month`, `day` - 날짜 정보
- `avg_price` - 평균 가격
- `gap` - 전날 대비 가격 차이

**실행:**
```bash

python CabbageRetail.py

```

## 설치 및 실행

### 필수 라이브러리
```bash

pip install pandas openpyxl

```

### 실행 순서
1. 데이터 병합
```bash

python merge_data.py

```

2. 등급별 데이터 분석
```bash

python CabbageEDA.py

```

3. 소매가격 데이터 분석
```bash

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

1. **데이터 병합**: 원본 파일들을 합쳐 중복 제거 및 정렬
2. **등급 필터링**: 특(5%), 상(35%) 등급만 선택
3. **반입량 계산**: 총반입량에 등급별 비율을 곱하여 계산
4. **가격 차이 계산**: 전날 대비 가격 변화량 산출
5. **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.