| # 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. | |