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.claude/settings.local.json

@@ -0,0 +1,11 @@
+{
+  "permissions": {
+    "allow": [
+      "Bash(python -c:*)",
+      "Bash(python merge_data.py:*)",
+      "Bash(python:*)"
+    ],
+    "deny": [],
+    "ask": []
+  }
+}

.gitattributes

@@ -57,3 +57,7 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 # Video files - compressed
 *.mp4 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.webm filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+CabbageIntake.xlsx filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+CabbageIntake_merged.xlsx filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+CabbagePrice.xlsx filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+CabbagePrice_merged.xlsx filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

CabbageEDA.py

@@ -0,0 +1,69 @@
+import os
+import pandas as pd
+
+# 파일 경로
+cabbage_path = 'CabbagePrice_merged.xlsx'
+intake_path = 'CabbageIntake_merged.xlsx'
+
+# 시트 불러오기
+cabbage_df = pd.read_excel(cabbage_path, sheet_name=0)
+intake_df = pd.read_excel(intake_path, sheet_name=0)
+
+# 특, 상 필터
+grade_ratio = {
+    '특': ('SPECIAL', 0.05),
+    '상': ('HIGH', 0.35),
+}
+filtered = cabbage_df[cabbage_df['등급명'].isin(grade_ratio)].copy()
+
+# 평균가격 정수형 변환 (컬럼명 체크)
+if '평균가격' in filtered.columns:
+    price_col = '평균가격'
+elif '당일' in filtered.columns:
+    price_col = '당일'
+else:
+    raise ValueError("가격 정보를 찾을 수 없습니다.")
+
+filtered['avg_price'] = filtered[price_col].astype(str).str.replace(',', '').astype(int)
+
+# 0원인 데이터 제거
+filtered = filtered[filtered['avg_price'] != 0]
+
+# 레이블, 비율 컬럼 추가
+filtered['rate'] = filtered['등급명'].map(lambda x: grade_ratio[x][0])
+filtered['비율'] = filtered['등급명'].map(lambda x: grade_ratio[x][1])
+
+# 반입량 합치기
+intake_df = intake_df[['DATE', '총반입량']].copy()
+intake_df.rename(columns={'총반입량': 'total_intake'}, inplace=True)
+
+merged = pd.merge(filtered, intake_df, on='DATE', how='inner')
+
+# intake 계산
+merged['intake'] = (merged['total_intake'] * merged['비율']).round().astype(int)
+
+# 날짜 분해
+merged[['year', 'month', 'day']] = merged['DATE'].astype(str).str.split('-', expand=True).astype(int)
+
+# gap 계산 (같은 등급 기준 전날과의 가격 차이)
+merged.sort_values(['rate', 'DATE'], inplace=True)
+merged['gap'] = merged.groupby('rate')['avg_price'].diff().fillna(0).astype(int)
+
+# 최종 정리
+final_df = merged[['year', 'month', 'day', 'intake', 'avg_price', 'gap', 'rate']]
+final_df = final_df.sort_values(['year', 'month', 'day', 'rate'])
+
+final_df.sort_values(by=['rate', 'year', 'month', 'day'], inplace=True)
+
+# 저장
+os.makedirs('store', exist_ok=True)
+output_path = 'store/cabbage_separated.csv'
+final_df.to_csv(output_path, index=False)
+
+print(f"총 {len(final_df)}행 처리 완료")
+print(f"날짜 범위: {final_df['year'].min()}-{final_df['month'].min()}-{final_df['day'].min()} ~ {final_df['year'].max()}-{final_df['month'].max()}-{final_df['day'].max()}")
+print(f"\n등급별 데이터 수:")
+print(final_df['rate'].value_counts())
+print(f"\n처음 10행:")
+print(final_df.head(10))
+print(f"\n저장 완료: {output_path}")

CabbageIntake.xlsx

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:3891a9b25ebf208dc58139c2ada03bc03f009a4f11227b1092a8ef28ab73e862
+size 145748

CabbageIntake_merged.xlsx

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:a3144092a04d559f32dcaeecaf18f40d26595f06cb3c7575bcad8582d7a25942
+size 152012

CabbagePrice.xlsx

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:af61ef063949454764939db6279d82e5af90726f600ace3d561d272738955199
+size 213229

CabbagePrice_merged.xlsx

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:4941aaac3e19b44ac4cc384e0cc03302a483e392e74106b2b2925d9eac1d469d
+size 230453

CabbageRetail.py

@@ -0,0 +1,49 @@
+import pandas as pd
+import os
+
+# CabbagePrice_merged.xlsx 파일 읽기
+retail_path = 'CabbagePrice_merged.xlsx'
+retail_df = pd.read_excel(retail_path)
+
+# '평균가격' 컬럼이 있는지 확인하고, 없으면 '당일' 컬럼 사용
+if '평균가격' in retail_df.columns:
+    price_col = '평균가격'
+elif '당일' in retail_df.columns:
+    price_col = '당일'
+else:
+    raise ValueError("가격 정보를 찾을 수 없습니다.")
+
+# ',' 제거하고 평균가격 숫자로 변환
+retail_df['avg_price'] = (
+    retail_df[price_col]
+    .astype(str)
+    .str.replace(',', '')
+    .astype(float)          # 먼저 float으로 변환
+    .round()                # 반올림
+    .astype(int)            # 최종 정수형 변환
+)
+
+# 평균가격이 0이 아닌 행만 필터링
+retail_df = retail_df[retail_df['avg_price'] != 0].copy()
+
+# 날짜 분해
+retail_df[['year', 'month', 'day']] = retail_df['DATE'].astype(str).str.split('-', expand=True).astype(int)
+
+# 가격 차이(gap) 계산
+retail_df.sort_values('DATE', inplace=True)
+retail_df['gap'] = retail_df['avg_price'].diff().fillna(0).astype(int)
+
+# 최종 열 선택 및 정렬
+final_retail_df = retail_df[['year', 'month', 'day', 'avg_price', 'gap']]
+final_retail_df = final_retail_df.sort_values(['year', 'month', 'day'])
+
+# 저장 (store 폴더 생성)
+os.makedirs('store', exist_ok=True)
+output_path = 'store/cabbage_retail.csv'
+final_retail_df.to_csv(output_path, index=False)
+
+print(f"총 {len(final_retail_df)}행 처리 완료")
+print(f"날짜 범위: {final_retail_df['year'].min()}-{final_retail_df['month'].min()}-{final_retail_df['day'].min()} ~ {final_retail_df['year'].max()}-{final_retail_df['month'].max()}-{final_retail_df['day'].max()}")
+print(f"\n처음 5행:")
+print(final_retail_df.head())
+print(f"\n저장 완료: {output_path}")

merge_data.py

@@ -0,0 +1,54 @@
+import pandas as pd
+
+# CabbagePrice 데이터 합치기
+print("=== CabbagePrice 데이터 합치기 ===")
+price1_df = pd.read_excel('CabbagePrice.xlsx', sheet_name=0)
+price2_df = pd.read_excel('CabbagePrice2.xlsx', sheet_name=0)
+
+print(f"CabbagePrice.xlsx: {len(price1_df)}행")
+print(f"CabbagePrice2.xlsx: {len(price2_df)}행")
+
+# 두 데이터 합치기
+merged_price_df = pd.concat([price1_df, price2_df], ignore_index=True)
+
+# DATE 기준으로 정렬
+merged_price_df = merged_price_df.sort_values('DATE').reset_index(drop=True)
+
+# 중복 제거 (DATE, 등급명 기준)
+merged_price_df = merged_price_df.drop_duplicates(subset=['DATE', '등급명'], keep='last').reset_index(drop=True)
+
+print(f"합친 후: {len(merged_price_df)}행")
+print(f"날짜 범위: {merged_price_df['DATE'].min()} ~ {merged_price_df['DATE'].max()}")
+
+# 저장
+merged_price_df.to_excel('CabbagePrice_merged.xlsx', index=False)
+print("저장 완료: CabbagePrice_merged.xlsx\n")
+
+# CabbageIntake 데이터 합치기
+print("=== CabbageIntake 데이터 합치기 ===")
+intake1_df = pd.read_excel('CabbageIntake.xlsx', sheet_name=0)
+intake2_df = pd.read_excel('CabbageIntake2.xlsx', sheet_name=0)
+
+print(f"CabbageIntake.xlsx: {len(intake1_df)}행")
+print(f"CabbageIntake2.xlsx: {len(intake2_df)}행")
+
+# 두 데이터 합치기
+merged_intake_df = pd.concat([intake1_df, intake2_df], ignore_index=True)
+
+# DATE 기준으로 정렬
+merged_intake_df = merged_intake_df.sort_values('DATE').reset_index(drop=True)
+
+# 중복 제거 (DATE 기준)
+merged_intake_df = merged_intake_df.drop_duplicates(subset=['DATE'], keep='last').reset_index(drop=True)
+
+print(f"합친 후: {len(merged_intake_df)}행")
+print(f"날짜 범위: {merged_intake_df['DATE'].min()} ~ {merged_intake_df['DATE'].max()}")
+
+# 저장
+merged_intake_df.to_excel('CabbageIntake_merged.xlsx', index=False)
+print("저장 완료: CabbageIntake_merged.xlsx")
+
+print("\n=== 완료 ===")
+print("생성된 파일:")
+print("  - CabbagePrice_merged.xlsx")
+print("  - CabbageIntake_merged.xlsx")