분류기준표
import pandas as pd
df_price = pd.read_csv('data/food_price_today.csv')
df_price.head(2)
item_name | item_code | kind_name | kind_code | rank | rank_code | unit | day1 | dpr1 | day2 | ... | day3 | dpr3 | day4 | dpr4 | day5 | dpr5 | day6 | dpr6 | day7 | dpr7 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | 쌀 | 111 | 일반계(20kg) | 1 | 상품 | 4 | 20kg | 당일 (12/16) | - | 1일전 (12/15) | ... | 1주일전 (12/09) | 51,663 | 2주일전 (12/02) | 51,525 | 1개월전 | 51,305 | 1년전 | 52,999 | 일평년 | 43,677 |
1 | 찹쌀 | 112 | 일반계(1kg) | 1 | 상품 | 4 | 1kg | 당일 (12/16) | - | 1일전 (12/15) | ... | 1주일전 (12/09) | 4,415 | 2주일전 (12/02) | 4,390 | 1개월전 | 4,551 | 1년전 | 4,578 | 일평년 | 4,180 |
2 rows × 21 columns
df_today.tail()
item_name | item_code | kind_name | kind_code | rank | rank_code | unit | day1 | dpr1 | day2 | ... | day3 | dpr3 | day4 | dpr4 | day5 | dpr5 | day6 | dpr6 | day7 | dpr7 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
295 | 김 | 641 | 마른김(1속) | 00 | 중품 | 05 | 1속 | 당일 (01/16) | - | 1일전 (01/15) | ... | 1주일전 (01/09) | 6,000 | 2주일전 (01/02) | 6,000 | 1개월전 | 6,000 | 1년전 | 6,000 | 일평년 | 5,477 |
296 | 건미역 | 642 | 건미역(1kg) | 00 | 상품 | 04 | 1kg | 당일 (01/16) | - | 1일전 (01/15) | ... | 1주일전 (01/09) | 10,000 | 2주일전 (01/02) | 10,000 | 1개월전 | 10,000 | 1년전 | 10,000 | 일평년 | 11,000 |
297 | 굴 | 644 | 굴(1kg) | 00 | 상품 | 04 | 1kg | 당일 (01/16) | - | 1일전 (01/15) | ... | 1주일전 (01/09) | 9,000 | 2주일전 (01/02) | 14,000 | 1개월전 | 13,000 | 1년전 | 10,000 | 일평년 | 8,600 |
298 | 전복 | 653 | 전복(1kg) | 00 | 중품 | 05 | 1kg | 당일 (01/16) | - | 1일전 (01/15) | ... | 1주일전 (01/09) | 35,000 | 2주일전 (01/02) | 35,000 | 1개월전 | 33,000 | 1년전 | 33,000 | 일평년 | 35,667 |
299 | 새우 | 654 | 흰다리(수입)(2kg) | 01 | 중품 | 05 | 2kg | 당일 (01/16) | - | 1일전 (01/15) | ... | 1주일전 (01/09) | 24,000 | 2주일전 (01/02) | 24,000 | 1개월전 | 24,000 | 1년전 | 26,300 | 일평년 | 27,100 |
5 rows × 21 columns
df_code = pd.read_csv('data/food_codes.csv')
codes = {df_code.iloc[_,0]: df_code.iloc[_,1]
for _ in range(df_code.shape[0])}
print(", ".join([str(k)+":"+v for k,v in codes.items()]))
df_code.head(1)
1:미곡류, 2:맥류, 3:두류, 4:잡곡류, 5:서류, 6:과실류, 7:수실류, 8:과일과채류, 9:과채류, 10:엽경채류, 11:근채류, 12:조미채소류, 13:양채류, 14:산채류, 15:농산물종자류, 16:특용작물류, 17:버섯류, 18:인삼류, 19:약용작물류, 20:화목류, 21:초화류, 22:난류, 23:선인장/다육식물류, 24:숙근류, 25:구근류, 26:관엽식물류, 27:화훼종자류, 28:기타화훼, 29:산림종묘, 30:수목류, 31:목재류, 34:임산부산물, 35:토.석류, 36:절화류, 37:관상수류, 41:생축(가축)류, 43:국내산육류, 44:수입육류, 45:기타육류, 47:기타동물생산물, 51:양식용 어류사료, 52:식물성단미사료, 53:동물성단미사료, 57:정액,수정란,종란, 61:활 해면어류, 62:활 해면패류, 63:활 해면갑각류, 64:활 해면연체류, 65:활 해면기타, 66:활 내수면어류, 67:활 내수면기타, 71:신선 해면어류, 72:신선 해면패류, 73:신선 해면갑각류, 74:신선 해면연체류, 75:신선 해면기타, 76:신선 해조류, 77:신선 내수면어류, 78:신선 내수면기타, 81:냉동 해면어류, 82:냉동 해면패류, 83:냉동 해면갑각류, 84:냉동 해면연체류, 85:냉동 해면기타, 86:냉동 내수면어류, 87:냉동 내수면기타, 89:건제품, 91:농림가공, 92:축산가공, 93:수산가공
대분류 | 대분류명 | 중분류 | 중분류명 | 소분류 | 소분류명 | 비고 | 변동구분 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | 1 | 미곡류 | 0101 | 벼 | 010101 | 일반계 | NaN | NaN |
set(df_code[df_code.대분류==1].중분류명)
{'기타', '밭벼', '벼', '쌀', '찰벼', '찹쌀', '현미'}
set(df_code[df_code.대분류==2].중분류명)
{'귀리', '밀', '보리', '보리쌀', '호밀'}
set(df_code[df_code.대분류==3].중분류명)
{'강낭콩', '기타', '녹두', '동부', '완두', '콩', '팥'}
set(df_code[df_code.대분류==4].중분류명)
{'기장', '기타', '메밀', '수수', '옥수수', '율무', '조', '피'}
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import pandas as pd
print(", ".join(sorted(set(df.대분류명)))), len(sorted(set(df.대분류명))), df.tail(3)
df.to_csv('data/농산물코드2015.csv', index=None)
df[df.대분류명=='난류'].head(2)
at KAMIS 데이터셋 연동하기
import datetime
datetime.date.today()
from momukji import ATKamis
df_today = ATKamis().getDayData(day=datetime.date.today())
df_today.shape
df_today.head(2)
item_name | item_code | kind_name | kind_code | rank | rank_code | unit | day1 | dpr1 | day2 | ... | day3 | dpr3 | day4 | dpr4 | day5 | dpr5 | day6 | dpr6 | day7 | dpr7 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | 쌀 | 111 | 일반계(20kg) | 01 | 상품 | 04 | 20kg | 당일 (01/16) | - | 1일전 (01/15) | ... | 1주일전 (01/09) | 51,563 | 2주일전 (01/02) | 51,788 | 1개월전 | 51,700 | 1년전 | 52,214 | 일평년 | 43,454 |
1 | 찹쌀 | 112 | 일반계(1kg) | 01 | 상품 | 04 | 1kg | 당일 (01/16) | - | 1일전 (01/15) | ... | 1주일전 (01/09) | 4,399 | 2주일전 (01/02) | 4,440 | 1개월전 | 4,415 | 1년전 | 4,217 | 일평년 | 4,147 |
2 rows × 21 columns
df_today.to_csv('test.csv')
df_today.to_csv('data/t.csv', index=None)
df_today.shape
>>> from collections import OrderedDict
>>> od = OrderedDict({"a": 1, "b": 2})
>>> list(islice(od, 1, 2))
from itertools import islice
from collections import OrderedDict
list(islice(OrderedDict(codes), 4, 9))
밥,죽,면
김밥,
가슴살,가쓰오,가오리,가자미,가자미조림,가지,가쯔오,간장,갈릭,갈비,갈비구이,갈비볶음,갈비찜,갈비탕,갈치,
갈치조림,감,감귤,감자,감자전,감자탕,갓,갓김치,갓나물,강정,강회,겉절이,게,게맛살,겨자,겨자채,견과류,경단,
경채,계란,계란구이,계란말이,계란찜,계장,고구마,고구마순,고구마줄기,고기,고기볶음,고기소,고기전골,고등어,
고등어구이,고등어조림,고로게,고로케,고명,고사리,고사리나물,고추,고추장,고춧가루,고춧잎,곤드레,곤약,골뱅이,
곰,곰피,과메기,과일,광어,교자,구이,구절판,국,국물,국밥,국수,군만두,군밤,굴,굴소스,귤,그릴,근대,근대나물,
기장,김,김구이,김말이,김밥,김치,김치말이,까르보나라,까스,깍두기,깍뚜기,깐풍,깐풍기,깐풍육,깨,깻순,깻잎,
깻잎쌈,꺳잎,꼬막,꼬치,꼴뚜기,꽁치,꽃게,꽈리,꿀,나물,나박,낙지,날치,날치알,낫토,냉국,냉라면,냉면,냉이,냉채,
너바이니,너비아니,노가리,노각,녹두,누룽지,느타리,느타리버섯,다대기,다슬기,다시마,단감,단무지,단호박,달걀,달래,
달래장,닭,닭갈비,닭곰탕,닭꼬치,닭도리탕,닭백숙,닭볶음탕,닭조림,닭찜,닭튀김,당근,당면,대과,대구,대나물,대추,
더덕,더치커피,덮밥,데리야끼,데미소스,도넛,도라지,도라지나물,도라지생채,도토리,도토리묵,돈,돈가스,돈까스,돈나물,
돈육,동그랑땡,동치미,동태,돼지,돼지갈비,된장,된장국,두루치기,두부,두부구이,두유,드레싱,들기름,들깨,들깨소스,
등갈비,등뼈,등심,딸기,땅콩,떡,떡갈비,떡국,떡볶이,떡찜,또띠아,또띠야,라떼,라면,라볶이,라이스,랍스타,레몬,
로스트,롤케이크,리조또,마늘,마들렌,마멀레이드,마요,마요네즈,마카로니,마카롱,마파두부,막걸리,만두,말랭이,말이,
맛,맛살,맛살조림,망고,매실,매운,매운탕,매콤,맥주,머랭쿠키,머스터드,머스터드소스,머위,머핀,메기,메밀,메추리,
메추리알,멘보샤,멜론,멸치,명란,명란젓,명엽채,명태,모과,모밀,모카,목살,무,무나물,무말랭이,무생채,무석박지,무청,
무침,묵,묵사발,묵은지,문어,물,미나리,미더덕,미소,미소국,미숫가루,미역,미역냉국,미트볼,민어,민찌,밀,바나나,바닐라,
바베큐소스,바지락,바질,반계탕,발사믹,밤,밥,배,배추,배추쌈,배추찜,백숙,백합,뱅어포,버거,버섯,버섯볶음,버터,버팔로윙,
범벅,베이컨,병어,보리,보쌈,복분자,복숭아,볶음,볶음밥,봄동,부대찌개,부추,부침,부침개,북어,불고기,붕어,브라운소스,
브로컬리,브로콜리,브리또,블루베리,비름나물,비빔,비빔국수,비빔밥,비스킷,비엔나,비트,빈대떡,빙수,빵,뼈다귀,
사골,사과,사천,사태,산적,산채,산채나물,살구,삼겹,삼겹살,삼계탕,삼치,삼치구이,상추,상추쌈,새송이,새싹,새우,
새우볶음,새우젓,새우튀김,새콤,샌드위치,샐러드,샐러리,생강,생선,생채,생크림,샤브샤브,석류,석박지,설렁탕,세발,
소갈비,소고기,소금,소라,소면,소바,소박이,소보로,소불고기,소세지,소스,소시지,송어,송이,수박,수수,수육,수제비,
수제쿠키,수프,숙주,숙주나물,숙회,순대,순두부,순살,숯불고기,쉐이크,쉬림프,스낵,스크램블,스테이크,스트로베리,
스파게티,스팸,스프,시금치,시금치나물,시나몬,시래기,시래기나물,시리얼,식빵,식해,식혜,실치,쌀,쌈,쌈장,쏘세지,
쑥갓,쑥갓나물,씨,아구,아몬드,아욱,아이스크림,안심,알감자,알꽈리,알배기,알새우,알찌개,알탕,애플,애호박,야채,
양,양념,양념간장,양념소,양념장,양념초,양배추,양상추,양송이,양식,양어,양장피,양파,어묵,어묵무침,얼갈이,얼큰,
에그,에이드,연근,연두,연어,열무,엽채,엿,영양탕,오골계,오뎅,오렌지,오리,오므라이스,오믈렛,오븐,오이,오이생채,
오징어,오징어무침,오징어젓,오향장육,옥수동,옥수수,올리브,올리브오일,올방개,와사비,와인,와플,완자,요거트,
요구르트,우거지,우동,우럭,우렁,우엉,우엉조림,우유,우육면,유린기,유부,유자,유채,육개장,육계,육수,육우,
일식,잎,자몽,자미,자반,잔치,잡채,장국,장마,장아찌,장어,장조림,장포,잼쿠키,적,전,전골,젓갈,정식,제육,
제육볶음,젤리,조개,조갯살,조기,조림,조미,족발,주꾸미,주먹밥,주스,죽,쥐어,쥐포,쥬스,지리,진미채,진저,짜장,짬봉,
짬뽕,쨈,쪽파,쫄면,쭈꾸미,찌개,찐빵,찜,찜닭,차,참기름,참깨,참나물,참외,참치,찹쌀,채,채소,천도복숭아,천사채,철판구이,
청경채,청국장찌개,청양,청포묵,청포북,체리,초무침,초밥,초코머핀,초코볼,초코칩,초코칩머핀,초코쿠키,초콜릿,초콜릿칩,
춘장,취나물,츄러스,치어,치즈,치커리,치킨,칠리,칠리소스,카라멜,카레,카스테라,카페모카,칵테일,칼국수,캐러멜,캬라멜,
커피,컵케이크,컵케익,케이크,케익,케일,케찹,케첩,코다리,코코넛,코코아,콘,콩,콩나물,쿠키,크래미,크래커,크랜베리,
크레페,크로와상,크리미,크림,크림머핀,키위,타르타르,타르트,타코,타코야끼,탕,탕수,탕수강정,탕수육,탕평채,토란대,
토마토,토스트,톳,튀각,튀김,티라미수,티라미슈,파,파간장,파두,파래,파스타,파슬리,파운드케이크,파인,파인애플,파전,
파채,파프리카,팥,팽이,팽이버섯,포도,포테이토,푀유나베,표고,푸딩,푸실리,풋고추장떡,프레첼,프렌치,프렌치토스트,
피망,피자,피클,한라봉,한식,한치,함박,핫도그,핫케이크,핫케익,해물,해물탕,해바라기,해삼,해장국,해초,해파리,햄,
허브,호두,호박,호박범벅,홍삼,홍시,홍어,홍초,홍합,황도,황태,회,회덮밥,후라이,후라이드,후랑크,후루츠,후르츠,훈제,
흑임자,흑임자