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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:

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 정보
• intake - 등급별 반입량
• avg_price - 평균 가격
• gap - 전날 대비 가격 차이
• rate - 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 정보
• avg_price - 평균 가격
• gap - 전날 대비 가격 차이

실행:

python CabbageRetail.py

설치 및 실행

필수 라이브러리

pip install pandas openpyxl

실행 순서

1. 데이터 병합

python merge_data.py

2. 등급별 데이터 분석

python CabbageEDA.py

3. 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

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.