{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 호박 가격 책정\n",
    "\n",
    "필요한 라이브러리와 데이터셋을 로드합니다. 데이터를 다음 조건에 맞는 데이터프레임으로 변환합니다:\n",
    "\n",
    "- 부셸 단위로 가격이 책정된 호박만 가져옵니다\n",
    "- 날짜를 월로 변환합니다\n",
    "- 높은 가격과 낮은 가격의 평균을 계산하여 가격을 산출합니다\n",
    "- 가격을 부셸 수량 기준으로 변환합니다\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import pandas as pd\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "import numpy as np\n",
    "from datetime import datetime\n",
    "\n",
    "pumpkins = pd.read_csv('../data/US-pumpkins.csv')\n",
    "\n",
    "pumpkins.head()\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "pumpkins = pumpkins[pumpkins['Package'].str.contains('bushel', case=True, regex=True)]\n",
    "\n",
    "columns_to_select = ['Package', 'Variety', 'City Name', 'Low Price', 'High Price', 'Date']\n",
    "pumpkins = pumpkins.loc[:, columns_to_select]\n",
    "\n",
    "price = (pumpkins['Low Price'] + pumpkins['High Price']) / 2\n",
    "\n",
    "month = pd.DatetimeIndex(pumpkins['Date']).month\n",
    "day_of_year = pd.to_datetime(pumpkins['Date']).apply(lambda dt: (dt-datetime(dt.year,1,1)).days)\n",
    "\n",
    "new_pumpkins = pd.DataFrame(\n",
    "    {'Month': month, \n",
    "     'DayOfYear' : day_of_year, \n",
    "     'Variety': pumpkins['Variety'], \n",
    "     'City': pumpkins['City Name'], \n",
    "     'Package': pumpkins['Package'], \n",
    "     'Low Price': pumpkins['Low Price'],\n",
    "     'High Price': pumpkins['High Price'], \n",
    "     'Price': price})\n",
    "\n",
    "new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1 1/9'), 'Price'] = price/1.1\n",
    "new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1/2'), 'Price'] = price*2\n",
    "\n",
    "new_pumpkins.head()\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "기본 산점도는 우리가 8월부터 12월까지의 월별 데이터만 가지고 있음을 상기시켜줍니다. 결론을 선형적으로 도출하려면 아마도 더 많은 데이터가 필요할 것입니다.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "plt.scatter('Month','Price',data=new_pumpkins)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "\n",
    "plt.scatter('DayOfYear','Price',data=new_pumpkins)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "\n---\n\n**면책 조항**:  \n이 문서는 AI 번역 서비스 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator)를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 최선을 다하고 있으나, 자동 번역에는 오류나 부정확성이 포함될 수 있습니다. 원본 문서(원어로 작성된 문서)를 권위 있는 자료로 간주해야 합니다. 중요한 정보의 경우, 전문적인 인간 번역을 권장합니다. 이 번역 사용으로 인해 발생하는 오해나 잘못된 해석에 대해 당사는 책임을 지지 않습니다.  \n"
   ]
  }
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   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
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