Ch2. Pandas를 이용한 데이터 분석.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "0    100\n",
       "1    500\n",
       "2    150\n",
       "dtype: int64"
      ]
     },
     "execution_count": 1,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# [코드 2.1] 예시 시리즈 만들기 (Ch2. Pandas를 이용한 데이터 분석.ipynb)\n",
    "\n",
    "import pandas as pd\n",
    "\n",
    "pd.Series([100, 500, 150])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "카카오     100\n",
       "삼성전자    500\n",
       "현대차     150\n",
       "dtype: int64"
      ]
     },
     "execution_count": 2,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "#[코드 2.2] 인덱스를 지정하여 시리즈 만들기 (Ch2. Pandas를 이용한 데이터 분석.ipynb)\n",
    "\n",
    "pd.Series([100, 500, 150], index=['카카오', '삼성전자', '현대차'])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "100\n",
      "150\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "#[코드 2.3] 시리즈를 변수에 저장하고 데이터 불러오기 (Ch2. Pandas를 이용한 데이터 분석.ipynb)\n",
    "\n",
    "series_ex1 = pd.Series([100, 500, 150], index=['카카오', '삼성전자', '현대차'])\n",
    "print(series_ex1['카카오'])\n",
    "print(series_ex1['현대차'])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "500\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# [코드 2.4] 시리즈에서 순서를 이용하여 값 가져오기 (Ch2. Pandas를 이용한 데이터 분석.ipynb)\n",
    "\n",
    "print(series_ex1[1])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>PER</th>\n",
       "      <th>ROA</th>\n",
       "      <th>가격</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>카카오</th>\n",
       "      <td>0.5</td>\n",
       "      <td>1.01</td>\n",
       "      <td>100</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>삼성전자</th>\n",
       "      <td>1.2</td>\n",
       "      <td>3.10</td>\n",
       "      <td>500</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>현대차</th>\n",
       "      <td>0.2</td>\n",
       "      <td>0.97</td>\n",
       "      <td>150</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "      PER   ROA   가격\n",
       "카카오   0.5  1.01  100\n",
       "삼성전자  1.2  3.10  500\n",
       "현대차   0.2  0.97  150"
      ]
     },
     "execution_count": 5,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# [코드 2.5] 예시 데이터프레임 만들기 (Ch2. Pandas를 이용한 데이터 분석.ipynb)\n",
    "\n",
    "pd.DataFrame({'가격':[100, 500, 150], 'PER':[0.5, 1.2, 0.2], 'ROA':[1.01, 3.1, 0.97]},\n",
    "            index=['카카오', '삼성전자', '현대차'])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "카카오     100\n",
       "삼성전자    500\n",
       "현대차     150\n",
       "Name: 가격, dtype: int64"
      ]
     },
     "execution_count": 6,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# [코드 2.6] 예시 데이터프레임 저장하여 사용해 보기 (Ch2. Pandas를 이용한 데이터 분석.ipynb)\n",
    "\n",
    "df_ex1 = pd.DataFrame({'가격':[100, 500, 150], 'PER':[0.5, 1.2, 0.2], 'ROA':[1.01, 3.1, 0.97]},\n",
    "            index=['카카오', '삼성전자', '현대차'])\n",
    "\n",
    "df_ex1['가격']"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "500"
      ]
     },
     "execution_count": 7,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# [코드 2.7] 데이터프레임에서 특정 데이터 가져오기 (Ch2. Pandas를 이용한 데이터 분석.ipynb)\n",
    "\n",
    "df_ex1['가격']['삼성전자']"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "PER      0.50\n",
       "ROA      1.01\n",
       "가격     100.00\n",
       "Name: 카카오, dtype: float64"
      ]
     },
     "execution_count": 8,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# [코드 2.8] 데이터프레임에서 행을 기준으로 선택하기 (Ch2. Pandas를 이용한 데이터 분석.ipynb)\n",
    "\n",
    "df_ex1.loc['카카오']"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# [코드 2.9] 예제용 데이터프레임 생성 (Ch2. Pandas를 이용한 데이터 분석.ipynb)\n",
    "\n",
    "df_ex2 = pd.DataFrame({'가격':[100, 140, 155, 70, 90], \n",
    "                       'PER':[1.1, 0.8, 0.7, 2.3, 3.9],\n",
    "                       '거래량':[1000, 800, 890, 700, 2000]},\n",
    "                     index=['a', 'b', 'c','d', 'e'])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>PER</th>\n",
       "      <th>가격</th>\n",
       "      <th>거래량</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>a</th>\n",
       "      <td>1.1</td>\n",
       "      <td>100</td>\n",
       "      <td>1000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>b</th>\n",
       "      <td>0.8</td>\n",
       "      <td>140</td>\n",
       "      <td>800</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>c</th>\n",
       "      <td>0.7</td>\n",
       "      <td>155</td>\n",
       "      <td>890</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   PER   가격   거래량\n",
       "a  1.1  100  1000\n",
       "b  0.8  140   800\n",
       "c  0.7  155   890"
      ]
     },
     "execution_count": 10,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# [코드 2.10] 가격이 100 이상인 데이터만 선택 (Ch2. Pandas를 이용한 데이터 분석.ipynb)\n",
    "\n",
    "df_ex2[df_ex2['가격'] >= 100]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>PER</th>\n",
       "      <th>가격</th>\n",
       "      <th>거래량</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>b</th>\n",
       "      <td>0.8</td>\n",
       "      <td>140</td>\n",
       "      <td>800</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>c</th>\n",
       "      <td>0.7</td>\n",
       "      <td>155</td>\n",
       "      <td>890</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>d</th>\n",
       "      <td>2.3</td>\n",
       "      <td>70</td>\n",
       "      <td>700</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   PER   가격  거래량\n",
       "b  0.8  140  800\n",
       "c  0.7  155  890\n",
       "d  2.3   70  700"
      ]
     },
     "execution_count": 11,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# [코드 2.11] 거래량이 1000보다 작은 데이터만 선택 (Ch2. Pandas를 이용한 데이터 분석.ipynb)\n",
    "\n",
    "df_ex2[df_ex2['거래량'] < 1000]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 12,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "c    0.7\n",
       "b    0.8\n",
       "a    1.1\n",
       "d    2.3\n",
       "e    3.9\n",
       "Name: PER, dtype: float64"
      ]
     },
     "execution_count": 12,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# [코드 2.12] PER 컬럼을 선택하여 정렬하기 (Ch2. Pandas를 이용한 데이터 분석.ipynb)\n",
    "\n",
    "df_ex2['PER'].sort_values()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "e    3.9\n",
       "d    2.3\n",
       "a    1.1\n",
       "b    0.8\n",
       "c    0.7\n",
       "Name: PER, dtype: float64"
      ]
     },
     "execution_count": 13,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# [코드 2.13] PER 컬럼을 선택하여 내림차순 정렬하기 (Ch2. Pandas를 이용한 데이터 분석.ipynb)\n",
    "\n",
    "df_ex2['PER'].sort_values(ascending=False)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 14,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>PER</th>\n",
       "      <th>가격</th>\n",
       "      <th>거래량</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>c</th>\n",
       "      <td>0.7</td>\n",
       "      <td>155</td>\n",
       "      <td>890</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>b</th>\n",
       "      <td>0.8</td>\n",
       "      <td>140</td>\n",
       "      <td>800</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>a</th>\n",
       "      <td>1.1</td>\n",
       "      <td>100</td>\n",
       "      <td>1000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>d</th>\n",
       "      <td>2.3</td>\n",
       "      <td>70</td>\n",
       "      <td>700</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>e</th>\n",
       "      <td>3.9</td>\n",
       "      <td>90</td>\n",
       "      <td>2000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   PER   가격   거래량\n",
       "c  0.7  155   890\n",
       "b  0.8  140   800\n",
       "a  1.1  100  1000\n",
       "d  2.3   70   700\n",
       "e  3.9   90  2000"
      ]
     },
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    }
   ],
   "source": [
    "# [코드 2.14] PER 컬럼을 기준으로 전체 데이터프레임 정렬 (Ch2. Pandas를 이용한 데이터 분석.ipynb)\n",
    "\n",
    "df_ex2.sort_values(by='PER')"
   ]
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       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>PER</th>\n",
       "      <th>가격</th>\n",
       "      <th>거래량</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>e</th>\n",
       "      <td>3.9</td>\n",
       "      <td>90</td>\n",
       "      <td>2000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>d</th>\n",
       "      <td>2.3</td>\n",
       "      <td>70</td>\n",
       "      <td>700</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>a</th>\n",
       "      <td>1.1</td>\n",
       "      <td>100</td>\n",
       "      <td>1000</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>b</th>\n",
       "      <td>0.8</td>\n",
       "      <td>140</td>\n",
       "      <td>800</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>c</th>\n",
       "      <td>0.7</td>\n",
       "      <td>155</td>\n",
       "      <td>890</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
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       "   PER   가격   거래량\n",
       "e  3.9   90  2000\n",
       "d  2.3   70   700\n",
       "a  1.1  100  1000\n",
       "b  0.8  140   800\n",
       "c  0.7  155   890"
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   "source": [
    "# [코드 2.15] PER 컬럼을 기준으로 전체 데이터프레임 내림차순 정렬 (Ch2. Pandas를 이용한 데이터 분석.ipynb)\n",
    "\n",
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       "a    4.0\n",
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   "source": [
    "# [코드 2.16] 거래량을 기준으로 순위 만들기 (Ch2. Pandas를 이용한 데이터 분석.ipynb)\n",
    "\n",
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   ]
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    {
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       "a    2.0\n",
       "b    4.0\n",
       "c    3.0\n",
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       "Name: 거래량, dtype: float64"
      ]
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    }
   ],
   "source": [
    "# [코드 2.17] 거래량을 내림차순 기준으로 순위 만들기 (Ch2. Pandas를 이용한 데이터 분석.ipynb)\n",
    "\n",
    "df_ex2['거래량'].rank(ascending=False)"
   ]
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       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
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       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
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       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>회사명</th>\n",
       "      <th>PER</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>3S</td>\n",
       "      <td>-11.87</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>AJ네트웍스</td>\n",
       "      <td>25.15</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>AJ렌터카</td>\n",
       "      <td>24.85</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>AK홀딩스</td>\n",
       "      <td>11.49</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>APS홀딩스</td>\n",
       "      <td>0.23</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>5</th>\n",
       "      <td>AP시스템</td>\n",
       "      <td>14.63</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>6</th>\n",
       "      <td>AP위성</td>\n",
       "      <td>21.65</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>7</th>\n",
       "      <td>BGF</td>\n",
       "      <td>2.18</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>8</th>\n",
       "      <td>BNK금융지주</td>\n",
       "      <td>6.48</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>9</th>\n",
       "      <td>BYC</td>\n",
       "      <td>13.72</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>10</th>\n",
       "      <td>C&amp;S자산관리</td>\n",
       "      <td>-0.65</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>11</th>\n",
       "      <td>CJ</td>\n",
       "      <td>12.23</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>12</th>\n",
       "      <td>CJ CGV</td>\n",
       "      <td>2304.04</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>13</th>\n",
       "      <td>CJ E&amp;M</td>\n",
       "      <td>7.77</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>14</th>\n",
       "      <td>CJ대한통운</td>\n",
       "      <td>69.15</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>15</th>\n",
       "      <td>CJ씨푸드</td>\n",
       "      <td>24.83</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>16</th>\n",
       "      <td>CJ오쇼핑</td>\n",
       "      <td>55.15</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>17</th>\n",
       "      <td>CJ제일제당</td>\n",
       "      <td>13.44</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>18</th>\n",
       "      <td>CJ프레시웨이</td>\n",
       "      <td>-36.40</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>19</th>\n",
       "      <td>CJ헬로</td>\n",
       "      <td>-77.13</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>20</th>\n",
       "      <td>CMG제약</td>\n",
       "      <td>278.60</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>21</th>\n",
       "      <td>CNH</td>\n",
       "      <td>27.07</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>22</th>\n",
       "      <td>CS</td>\n",
       "      <td>18.66</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>23</th>\n",
       "      <td>CSA 코스믹</td>\n",
       "      <td>-11.72</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>24</th>\n",
       "      <td>CS홀딩스</td>\n",
       "      <td>13.65</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>25</th>\n",
       "      <td>DB</td>\n",
       "      <td>-66.41</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>26</th>\n",
       "      <td>DB금융투자</td>\n",
       "      <td>11.47</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>27</th>\n",
       "      <td>DB라이텍</td>\n",
       "      <td>71.57</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>28</th>\n",
       "      <td>DB손해보험</td>\n",
       "      <td>7.81</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>29</th>\n",
       "      <td>DB하이텍</td>\n",
       "      <td>8.16</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>...</th>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1975</th>\n",
       "      <td>화진</td>\n",
       "      <td>18.64</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1976</th>\n",
       "      <td>화천기계</td>\n",
       "      <td>53.01</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1977</th>\n",
       "      <td>화천기공</td>\n",
       "      <td>10.94</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1978</th>\n",
       "      <td>환인제약</td>\n",
       "      <td>20.59</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1979</th>\n",
       "      <td>황금에스티</td>\n",
       "      <td>7.21</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1980</th>\n",
       "      <td>효성</td>\n",
       "      <td>9.98</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1981</th>\n",
       "      <td>효성ITX</td>\n",
       "      <td>21.93</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1982</th>\n",
       "      <td>효성오앤비</td>\n",
       "      <td>13.66</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1983</th>\n",
       "      <td>후성</td>\n",
       "      <td>14.98</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1984</th>\n",
       "      <td>휘닉스소재</td>\n",
       "      <td>-19.10</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1985</th>\n",
       "      <td>휠라코리아</td>\n",
       "      <td>2.60</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1986</th>\n",
       "      <td>휴니드</td>\n",
       "      <td>12.70</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1987</th>\n",
       "      <td>휴마시스</td>\n",
       "      <td>-29.98</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1988</th>\n",
       "      <td>휴맥스</td>\n",
       "      <td>-80.19</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1989</th>\n",
       "      <td>휴맥스홀딩스</td>\n",
       "      <td>-8.67</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1990</th>\n",
       "      <td>휴메딕스</td>\n",
       "      <td>38.05</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1991</th>\n",
       "      <td>휴비스</td>\n",
       "      <td>28.53</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1992</th>\n",
       "      <td>휴비츠</td>\n",
       "      <td>18.32</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1993</th>\n",
       "      <td>휴스틸</td>\n",
       "      <td>6.44</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1994</th>\n",
       "      <td>휴온스</td>\n",
       "      <td>24.17</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1995</th>\n",
       "      <td>휴온스글로벌</td>\n",
       "      <td>34.31</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1996</th>\n",
       "      <td>휴젤</td>\n",
       "      <td>36.80</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1997</th>\n",
       "      <td>휴켐스</td>\n",
       "      <td>9.78</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1998</th>\n",
       "      <td>흥구석유</td>\n",
       "      <td>22.15</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1999</th>\n",
       "      <td>흥국</td>\n",
       "      <td>8.61</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2000</th>\n",
       "      <td>흥국에프엔비</td>\n",
       "      <td>23.20</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2001</th>\n",
       "      <td>흥국화재</td>\n",
       "      <td>5.93</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2002</th>\n",
       "      <td>흥아해운</td>\n",
       "      <td>-4.87</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2003</th>\n",
       "      <td>희림</td>\n",
       "      <td>20.66</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2004</th>\n",
       "      <td>힘스</td>\n",
       "      <td>6.63</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "<p>2005 rows × 2 columns</p>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "          회사명      PER\n",
       "0          3S   -11.87\n",
       "1      AJ네트웍스    25.15\n",
       "2       AJ렌터카    24.85\n",
       "3       AK홀딩스    11.49\n",
       "4      APS홀딩스     0.23\n",
       "5       AP시스템    14.63\n",
       "6        AP위성    21.65\n",
       "7         BGF     2.18\n",
       "8     BNK금융지주     6.48\n",
       "9         BYC    13.72\n",
       "10    C&S자산관리    -0.65\n",
       "11         CJ    12.23\n",
       "12     CJ CGV  2304.04\n",
       "13     CJ E&M     7.77\n",
       "14     CJ대한통운    69.15\n",
       "15      CJ씨푸드    24.83\n",
       "16      CJ오쇼핑    55.15\n",
       "17     CJ제일제당    13.44\n",
       "18    CJ프레시웨이   -36.40\n",
       "19       CJ헬로   -77.13\n",
       "20      CMG제약   278.60\n",
       "21        CNH    27.07\n",
       "22         CS    18.66\n",
       "23    CSA 코스믹   -11.72\n",
       "24      CS홀딩스    13.65\n",
       "25         DB   -66.41\n",
       "26     DB금융투자    11.47\n",
       "27      DB라이텍    71.57\n",
       "28     DB손해보험     7.81\n",
       "29      DB하이텍     8.16\n",
       "...       ...      ...\n",
       "1975       화진    18.64\n",
       "1976     화천기계    53.01\n",
       "1977     화천기공    10.94\n",
       "1978     환인제약    20.59\n",
       "1979    황금에스티     7.21\n",
       "1980       효성     9.98\n",
       "1981    효성ITX    21.93\n",
       "1982    효성오앤비    13.66\n",
       "1983       후성    14.98\n",
       "1984    휘닉스소재   -19.10\n",
       "1985    휠라코리아     2.60\n",
       "1986      휴니드    12.70\n",
       "1987     휴마시스   -29.98\n",
       "1988      휴맥스   -80.19\n",
       "1989   휴맥스홀딩스    -8.67\n",
       "1990     휴메딕스    38.05\n",
       "1991      휴비스    28.53\n",
       "1992      휴비츠    18.32\n",
       "1993      휴스틸     6.44\n",
       "1994      휴온스    24.17\n",
       "1995   휴온스글로벌    34.31\n",
       "1996       휴젤    36.80\n",
       "1997      휴켐스     9.78\n",
       "1998     흥구석유    22.15\n",
       "1999       흥국     8.61\n",
       "2000   흥국에프엔비    23.20\n",
       "2001     흥국화재     5.93\n",
       "2002     흥아해운    -4.87\n",
       "2003       희림    20.66\n",
       "2004       힘스     6.63\n",
       "\n",
       "[2005 rows x 2 columns]"
      ]
     },
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     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# [코드 2.18] 마법공식 데이터 읽어 오기 (Ch2. Pandas를 이용한 데이터 분석.ipynb)\n",
    "\n",
    "file_path = 'C:\\\\Users\\\\JK\\\\Desktop\\\\파이썬으로 하는 퀀트투자\\\\마법공식 데이터.xlsx'\n",
    "pd.read_excel(file_path, sheet_name='PER')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 19,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# [코드 2.19] 마법공식 데이터 인덱스 설정하여 읽어 오기 (Ch2. Pandas를 이용한 데이터 분석.ipynb)\n",
    "\n",
    "per_data = pd.read_excel(file_path, sheet_name='PER', index_col=0)"
   ]
  },
  {
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   "execution_count": 20,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# [코드 2.20] per 값이 0 보다 작은 데이터 필터링 (Ch2. Pandas를 이용한 데이터 분석.ipynb)\n",
    "\n",
    "filtered_per = per_data[per_data['PER'] > 0]"
   ]
  },
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   "metadata": {
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   },
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   "source": [
    "# [코드 2.21] per 데이터프레임 정렬 (Ch2. Pandas를 이용한 데이터 분석.ipynb)\n",
    "\n",
    "sorted_per = filtered_per.sort_values(by='PER')"
   ]
  },
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   },
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    {
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      "text/plain": [
       "회사명\n",
       "APS홀딩스           1.0\n",
       "STX중공업           2.0\n",
       "제일파마홀딩스          3.0\n",
       "이녹스              4.0\n",
       "유비쿼스홀딩스          5.0\n",
       "삼강엠앤티            6.5\n",
       "오리온홀딩스           6.5\n",
       "크라운해태홀딩스         8.0\n",
       "STX              9.0\n",
       "현대시멘트           10.0\n",
       "동부건설            11.0\n",
       "BGF             12.0\n",
       "평화정공            13.0\n",
       "차이나하오란          14.0\n",
       "서연이화            15.0\n",
       "서연              16.0\n",
       "휠라코리아           17.0\n",
       "현대중공업           18.5\n",
       "삼호              18.5\n",
       "경동인베스트          20.0\n",
       "영보화학            21.0\n",
       "서한              22.0\n",
       "한창제지            23.0\n",
       "미래에셋생명          24.0\n",
       "그랜드백화점          25.0\n",
       "인화정공            26.0\n",
       "성도이엔지           27.5\n",
       "한라              27.5\n",
       "티에이치엔           29.0\n",
       "대원산업            30.0\n",
       "               ...  \n",
       "SDN           1364.0\n",
       "동운아나텍         1365.0\n",
       "한미약품          1366.0\n",
       "지와이커머스        1367.0\n",
       "영진약품          1368.0\n",
       "교보비엔케이스팩      1369.0\n",
       "롯데지주          1370.0\n",
       "진양화학          1371.0\n",
       "삼영엠텍          1372.0\n",
       "세기상사          1373.0\n",
       "한올바이오파마       1374.0\n",
       "이엑스티          1375.0\n",
       "아미코젠          1376.0\n",
       "에프티이앤이        1377.0\n",
       "제일약품          1378.0\n",
       "레드로버          1379.0\n",
       "나노메딕스         1380.0\n",
       "한화에이스스팩3호     1381.0\n",
       "엔에이치스팩10호     1382.0\n",
       "CJ CGV        1383.0\n",
       "국일제지          1384.0\n",
       "로보로보          1385.0\n",
       "웨이브일렉트로       1386.0\n",
       "안트로젠          1387.0\n",
       "미래에셋대우스팩1호    1388.0\n",
       "신영스팩3호        1389.0\n",
       "SCI평가정보       1390.0\n",
       "제이에스티나        1391.0\n",
       "셀트리온제약        1392.0\n",
       "코미팜           1393.0\n",
       "Name: PER, Length: 1393, dtype: float64"
      ]
     },
     "execution_count": 22,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# [코드 2.22] per값으로 순위 만들기 (Ch2. Pandas를 이용한 데이터 분석.ipynb)\n",
    "\n",
    "sorted_per['PER'].rank()"
   ]
  },
  {
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   "outputs": [],
   "source": [
    "# [코드 2.23] per값으로 순위 기존 데이터프레임에 합치기 (Ch2. Pandas를 이용한 데이터 분석.ipynb)\n",
    "\n",
    "sorted_per['PER랭킹'] = sorted_per['PER'].rank()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 24,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
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    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>PER</th>\n",
       "      <th>PER랭킹</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>회사명</th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>APS홀딩스</th>\n",
       "      <td>0.23</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>STX중공업</th>\n",
       "      <td>0.37</td>\n",
       "      <td>2.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>제일파마홀딩스</th>\n",
       "      <td>0.39</td>\n",
       "      <td>3.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>이녹스</th>\n",
       "      <td>0.75</td>\n",
       "      <td>4.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>유비쿼스홀딩스</th>\n",
       "      <td>1.04</td>\n",
       "      <td>5.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>삼강엠앤티</th>\n",
       "      <td>1.10</td>\n",
       "      <td>6.5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>오리온홀딩스</th>\n",
       "      <td>1.10</td>\n",
       "      <td>6.5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>크라운해태홀딩스</th>\n",
       "      <td>1.30</td>\n",
       "      <td>8.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>STX</th>\n",
       "      <td>1.61</td>\n",
       "      <td>9.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>현대시멘트</th>\n",
       "      <td>1.84</td>\n",
       "      <td>10.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>동부건설</th>\n",
       "      <td>2.07</td>\n",
       "      <td>11.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>BGF</th>\n",
       "      <td>2.18</td>\n",
       "      <td>12.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>평화정공</th>\n",
       "      <td>2.45</td>\n",
       "      <td>13.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>차이나하오란</th>\n",
       "      <td>2.49</td>\n",
       "      <td>14.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>서연이화</th>\n",
       "      <td>2.52</td>\n",
       "      <td>15.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>서연</th>\n",
       "      <td>2.55</td>\n",
       "      <td>16.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>휠라코리아</th>\n",
       "      <td>2.60</td>\n",
       "      <td>17.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>현대중공업</th>\n",
       "      <td>2.93</td>\n",
       "      <td>18.5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>삼호</th>\n",
       "      <td>2.93</td>\n",
       "      <td>18.5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>경동인베스트</th>\n",
       "      <td>2.98</td>\n",
       "      <td>20.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>영보화학</th>\n",
       "      <td>3.17</td>\n",
       "      <td>21.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>서한</th>\n",
       "      <td>3.22</td>\n",
       "      <td>22.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>한창제지</th>\n",
       "      <td>3.24</td>\n",
       "      <td>23.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>미래에셋생명</th>\n",
       "      <td>3.27</td>\n",
       "      <td>24.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>그랜드백화점</th>\n",
       "      <td>3.56</td>\n",
       "      <td>25.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>인화정공</th>\n",
       "      <td>3.62</td>\n",
       "      <td>26.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>성도이엔지</th>\n",
       "      <td>3.70</td>\n",
       "      <td>27.5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>한라</th>\n",
       "      <td>3.70</td>\n",
       "      <td>27.5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>티에이치엔</th>\n",
       "      <td>3.82</td>\n",
       "      <td>29.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>대원산업</th>\n",
       "      <td>3.84</td>\n",
       "      <td>30.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>...</th>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>SDN</th>\n",
       "      <td>518.60</td>\n",
       "      <td>1364.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>동운아나텍</th>\n",
       "      <td>542.67</td>\n",
       "      <td>1365.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>한미약품</th>\n",
       "      <td>545.63</td>\n",
       "      <td>1366.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>지와이커머스</th>\n",
       "      <td>594.74</td>\n",
       "      <td>1367.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>영진약품</th>\n",
       "      <td>636.87</td>\n",
       "      <td>1368.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>교보비엔케이스팩</th>\n",
       "      <td>639.91</td>\n",
       "      <td>1369.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>롯데지주</th>\n",
       "      <td>651.70</td>\n",
       "      <td>1370.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>진양화학</th>\n",
       "      <td>780.00</td>\n",
       "      <td>1371.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>삼영엠텍</th>\n",
       "      <td>785.57</td>\n",
       "      <td>1372.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>세기상사</th>\n",
       "      <td>841.38</td>\n",
       "      <td>1373.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>한올바이오파마</th>\n",
       "      <td>878.00</td>\n",
       "      <td>1374.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>이엑스티</th>\n",
       "      <td>906.28</td>\n",
       "      <td>1375.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>아미코젠</th>\n",
       "      <td>1051.39</td>\n",
       "      <td>1376.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>에프티이앤이</th>\n",
       "      <td>1080.10</td>\n",
       "      <td>1377.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>제일약품</th>\n",
       "      <td>1111.28</td>\n",
       "      <td>1378.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>레드로버</th>\n",
       "      <td>1126.58</td>\n",
       "      <td>1379.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>나노메딕스</th>\n",
       "      <td>1294.34</td>\n",
       "      <td>1380.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>한화에이스스팩3호</th>\n",
       "      <td>1582.25</td>\n",
       "      <td>1381.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>엔에이치스팩10호</th>\n",
       "      <td>1980.00</td>\n",
       "      <td>1382.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>CJ CGV</th>\n",
       "      <td>2304.04</td>\n",
       "      <td>1383.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>국일제지</th>\n",
       "      <td>2470.35</td>\n",
       "      <td>1384.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>로보로보</th>\n",
       "      <td>2603.13</td>\n",
       "      <td>1385.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>웨이브일렉트로</th>\n",
       "      <td>2767.97</td>\n",
       "      <td>1386.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>안트로젠</th>\n",
       "      <td>3259.53</td>\n",
       "      <td>1387.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>미래에셋대우스팩1호</th>\n",
       "      <td>3283.00</td>\n",
       "      <td>1388.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>신영스팩3호</th>\n",
       "      <td>3369.00</td>\n",
       "      <td>1389.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>SCI평가정보</th>\n",
       "      <td>3662.70</td>\n",
       "      <td>1390.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>제이에스티나</th>\n",
       "      <td>5455.44</td>\n",
       "      <td>1391.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>셀트리온제약</th>\n",
       "      <td>10318.45</td>\n",
       "      <td>1392.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>코미팜</th>\n",
       "      <td>23333.05</td>\n",
       "      <td>1393.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "<p>1393 rows × 2 columns</p>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "                 PER   PER랭킹\n",
       "회사명                         \n",
       "APS홀딩스          0.23     1.0\n",
       "STX중공업          0.37     2.0\n",
       "제일파마홀딩스         0.39     3.0\n",
       "이녹스             0.75     4.0\n",
       "유비쿼스홀딩스         1.04     5.0\n",
       "삼강엠앤티           1.10     6.5\n",
       "오리온홀딩스          1.10     6.5\n",
       "크라운해태홀딩스        1.30     8.0\n",
       "STX             1.61     9.0\n",
       "현대시멘트           1.84    10.0\n",
       "동부건설            2.07    11.0\n",
       "BGF             2.18    12.0\n",
       "평화정공            2.45    13.0\n",
       "차이나하오란          2.49    14.0\n",
       "서연이화            2.52    15.0\n",
       "서연              2.55    16.0\n",
       "휠라코리아           2.60    17.0\n",
       "현대중공업           2.93    18.5\n",
       "삼호              2.93    18.5\n",
       "경동인베스트          2.98    20.0\n",
       "영보화학            3.17    21.0\n",
       "서한              3.22    22.0\n",
       "한창제지            3.24    23.0\n",
       "미래에셋생명          3.27    24.0\n",
       "그랜드백화점          3.56    25.0\n",
       "인화정공            3.62    26.0\n",
       "성도이엔지           3.70    27.5\n",
       "한라              3.70    27.5\n",
       "티에이치엔           3.82    29.0\n",
       "대원산업            3.84    30.0\n",
       "...              ...     ...\n",
       "SDN           518.60  1364.0\n",
       "동운아나텍         542.67  1365.0\n",
       "한미약품          545.63  1366.0\n",
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       "교보비엔케이스팩      639.91  1369.0\n",
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       "진양화학          780.00  1371.0\n",
       "삼영엠텍          785.57  1372.0\n",
       "세기상사          841.38  1373.0\n",
       "한올바이오파마       878.00  1374.0\n",
       "이엑스티          906.28  1375.0\n",
       "아미코젠         1051.39  1376.0\n",
       "에프티이앤이       1080.10  1377.0\n",
       "제일약품         1111.28  1378.0\n",
       "레드로버         1126.58  1379.0\n",
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       "CJ CGV       2304.04  1383.0\n",
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       "로보로보         2603.13  1385.0\n",
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       "안트로젠         3259.53  1387.0\n",
       "미래에셋대우스팩1호   3283.00  1388.0\n",
       "신영스팩3호       3369.00  1389.0\n",
       "SCI평가정보      3662.70  1390.0\n",
       "제이에스티나       5455.44  1391.0\n",
       "셀트리온제약      10318.45  1392.0\n",
       "코미팜         23333.05  1393.0\n",
       "\n",
       "[1393 rows x 2 columns]"
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   "source": [
    "# [코드 2.24] ROA데이터 읽어 오기 (Ch2. Pandas를 이용한 데이터 분석.ipynb)\n",
    "\n",
    "roa_data = pd.read_excel(file_path, sheet_name='ROA', index_col=0)"
   ]
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   "source": [
    "# [코드 2.25] NaN값 제거 (Ch2. Pandas를 이용한 데이터 분석.ipynb)\n",
    "\n",
    "filtered_roa = roa_data.dropna()"
   ]
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   "source": [
    "# [코드 2.26] 컬럼명 변경 (Ch2. Pandas를 이용한 데이터 분석.ipynb)\n",
    "\n",
    "filtered_roa.columns = ['ROA']"
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   "source": [
    "# [코드 2.27] roa데이터프레임 정렬하고 순위 메기기 (Ch2. Pandas를 이용한 데이터 분석.ipynb)\n",
    "\n",
    "sorted_roa = filtered_roa.sort_values(by='ROA', ascending=False)\n",
    "sorted_roa['ROA랭킹'] = sorted_roa.rank(ascending=False)"
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    "# [코드 2.28] 두 데이터프레임 합치기 (Ch2. Pandas를 이용한 데이터 분석.ipynb)\n",
    "\n",
    "total_df = pd.merge(sorted_per, sorted_roa, how='inner', left_index=True, right_index=True)"
   ]
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       "    }\n",
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       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
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       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>PER</th>\n",
       "      <th>PER랭킹</th>\n",
       "      <th>ROA</th>\n",
       "      <th>ROA랭킹</th>\n",
       "      <th>종합랭크</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>회사명</th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>서한</th>\n",
       "      <td>3.22</td>\n",
       "      <td>22.0</td>\n",
       "      <td>23.65</td>\n",
       "      <td>25.0</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>골프존</th>\n",
       "      <td>4.19</td>\n",
       "      <td>38.0</td>\n",
       "      <td>24.77</td>\n",
       "      <td>21.0</td>\n",
       "      <td>2.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>동원개발</th>\n",
       "      <td>4.41</td>\n",
       "      <td>42.0</td>\n",
       "      <td>23.62</td>\n",
       "      <td>26.0</td>\n",
       "      <td>3.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>오가닉티코스메틱</th>\n",
       "      <td>5.11</td>\n",
       "      <td>66.5</td>\n",
       "      <td>44.06</td>\n",
       "      <td>3.0</td>\n",
       "      <td>4.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>모베이스</th>\n",
       "      <td>4.49</td>\n",
       "      <td>45.0</td>\n",
       "      <td>20.03</td>\n",
       "      <td>52.0</td>\n",
       "      <td>5.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>테라세미콘</th>\n",
       "      <td>6.07</td>\n",
       "      <td>104.0</td>\n",
       "      <td>31.98</td>\n",
       "      <td>7.0</td>\n",
       "      <td>6.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>제이스텍</th>\n",
       "      <td>3.88</td>\n",
       "      <td>32.0</td>\n",
       "      <td>17.05</td>\n",
       "      <td>85.5</td>\n",
       "      <td>7.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>삼목에스폼</th>\n",
       "      <td>4.98</td>\n",
       "      <td>58.0</td>\n",
       "      <td>18.98</td>\n",
       "      <td>64.0</td>\n",
       "      <td>8.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>영우디에스피</th>\n",
       "      <td>6.22</td>\n",
       "      <td>114.0</td>\n",
       "      <td>28.38</td>\n",
       "      <td>10.0</td>\n",
       "      <td>9.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>HB테크놀러지</th>\n",
       "      <td>6.45</td>\n",
       "      <td>123.5</td>\n",
       "      <td>30.60</td>\n",
       "      <td>9.0</td>\n",
       "      <td>10.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>로스웰</th>\n",
       "      <td>6.10</td>\n",
       "      <td>108.0</td>\n",
       "      <td>21.99</td>\n",
       "      <td>33.0</td>\n",
       "      <td>11.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>한국자산신탁</th>\n",
       "      <td>6.58</td>\n",
       "      <td>133.0</td>\n",
       "      <td>22.09</td>\n",
       "      <td>31.0</td>\n",
       "      <td>12.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>크리스탈신소재</th>\n",
       "      <td>5.67</td>\n",
       "      <td>88.0</td>\n",
       "      <td>17.60</td>\n",
       "      <td>77.5</td>\n",
       "      <td>13.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>롯데케미칼</th>\n",
       "      <td>5.93</td>\n",
       "      <td>99.5</td>\n",
       "      <td>18.19</td>\n",
       "      <td>70.0</td>\n",
       "      <td>14.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>한국토지신탁</th>\n",
       "      <td>5.24</td>\n",
       "      <td>73.0</td>\n",
       "      <td>15.81</td>\n",
       "      <td>101.0</td>\n",
       "      <td>15.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>서호전기</th>\n",
       "      <td>6.26</td>\n",
       "      <td>116.0</td>\n",
       "      <td>18.59</td>\n",
       "      <td>66.0</td>\n",
       "      <td>16.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>대원산업</th>\n",
       "      <td>3.84</td>\n",
       "      <td>30.0</td>\n",
       "      <td>13.46</td>\n",
       "      <td>158.0</td>\n",
       "      <td>17.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>아이에스동서</th>\n",
       "      <td>5.07</td>\n",
       "      <td>63.0</td>\n",
       "      <td>14.65</td>\n",
       "      <td>128.0</td>\n",
       "      <td>18.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>에스에이엠티</th>\n",
       "      <td>4.55</td>\n",
       "      <td>48.0</td>\n",
       "      <td>13.84</td>\n",
       "      <td>150.0</td>\n",
       "      <td>19.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>대양금속</th>\n",
       "      <td>4.48</td>\n",
       "      <td>44.0</td>\n",
       "      <td>13.31</td>\n",
       "      <td>163.0</td>\n",
       "      <td>20.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>차이나하오란</th>\n",
       "      <td>2.49</td>\n",
       "      <td>14.0</td>\n",
       "      <td>11.75</td>\n",
       "      <td>202.0</td>\n",
       "      <td>21.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>완리</th>\n",
       "      <td>4.86</td>\n",
       "      <td>53.0</td>\n",
       "      <td>13.26</td>\n",
       "      <td>165.0</td>\n",
       "      <td>22.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>DMS</th>\n",
       "      <td>5.82</td>\n",
       "      <td>95.5</td>\n",
       "      <td>14.34</td>\n",
       "      <td>135.0</td>\n",
       "      <td>23.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>삼호</th>\n",
       "      <td>2.93</td>\n",
       "      <td>18.5</td>\n",
       "      <td>11.46</td>\n",
       "      <td>215.5</td>\n",
       "      <td>24.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>삼양통상</th>\n",
       "      <td>5.01</td>\n",
       "      <td>61.0</td>\n",
       "      <td>12.34</td>\n",
       "      <td>184.0</td>\n",
       "      <td>25.5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>슈피겐코리아</th>\n",
       "      <td>7.07</td>\n",
       "      <td>165.0</td>\n",
       "      <td>17.49</td>\n",
       "      <td>80.0</td>\n",
       "      <td>25.5</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>현대통신</th>\n",
       "      <td>7.14</td>\n",
       "      <td>169.5</td>\n",
       "      <td>17.29</td>\n",
       "      <td>82.0</td>\n",
       "      <td>27.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>화성산업</th>\n",
       "      <td>4.35</td>\n",
       "      <td>39.0</td>\n",
       "      <td>11.43</td>\n",
       "      <td>220.0</td>\n",
       "      <td>28.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>한창제지</th>\n",
       "      <td>3.24</td>\n",
       "      <td>23.0</td>\n",
       "      <td>10.94</td>\n",
       "      <td>241.0</td>\n",
       "      <td>29.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>넥센</th>\n",
       "      <td>4.61</td>\n",
       "      <td>49.0</td>\n",
       "      <td>11.46</td>\n",
       "      <td>215.5</td>\n",
       "      <td>30.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>...</th>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>백금T&amp;A</th>\n",
       "      <td>69.68</td>\n",
       "      <td>1209.0</td>\n",
       "      <td>-4.87</td>\n",
       "      <td>1685.0</td>\n",
       "      <td>1222.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>코센</th>\n",
       "      <td>172.55</td>\n",
       "      <td>1318.0</td>\n",
       "      <td>-2.65</td>\n",
       "      <td>1577.5</td>\n",
       "      <td>1223.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>국일제지</th>\n",
       "      <td>2470.35</td>\n",
       "      <td>1384.0</td>\n",
       "      <td>-1.41</td>\n",
       "      <td>1514.0</td>\n",
       "      <td>1224.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>이지웰페어</th>\n",
       "      <td>275.88</td>\n",
       "      <td>1340.0</td>\n",
       "      <td>-2.30</td>\n",
       "      <td>1562.0</td>\n",
       "      <td>1225.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>대우조선해양</th>\n",
       "      <td>111.06</td>\n",
       "      <td>1272.0</td>\n",
       "      <td>-3.48</td>\n",
       "      <td>1630.5</td>\n",
       "      <td>1226.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>대한광통신</th>\n",
       "      <td>61.80</td>\n",
       "      <td>1198.0</td>\n",
       "      <td>-5.76</td>\n",
       "      <td>1707.0</td>\n",
       "      <td>1227.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>동성제약</th>\n",
       "      <td>221.14</td>\n",
       "      <td>1332.0</td>\n",
       "      <td>-2.70</td>\n",
       "      <td>1580.5</td>\n",
       "      <td>1228.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>일신석재</th>\n",
       "      <td>80.89</td>\n",
       "      <td>1231.0</td>\n",
       "      <td>-4.94</td>\n",
       "      <td>1688.0</td>\n",
       "      <td>1229.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>세기상사</th>\n",
       "      <td>841.38</td>\n",
       "      <td>1373.0</td>\n",
       "      <td>-2.21</td>\n",
       "      <td>1559.0</td>\n",
       "      <td>1230.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>엑셈</th>\n",
       "      <td>72.65</td>\n",
       "      <td>1213.0</td>\n",
       "      <td>-6.14</td>\n",
       "      <td>1719.5</td>\n",
       "      <td>1231.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>녹십자엠에스</th>\n",
       "      <td>216.78</td>\n",
       "      <td>1331.0</td>\n",
       "      <td>-3.13</td>\n",
       "      <td>1608.0</td>\n",
       "      <td>1232.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>필링크</th>\n",
       "      <td>58.45</td>\n",
       "      <td>1189.0</td>\n",
       "      <td>-7.92</td>\n",
       "      <td>1757.0</td>\n",
       "      <td>1233.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>인콘</th>\n",
       "      <td>113.25</td>\n",
       "      <td>1275.0</td>\n",
       "      <td>-4.79</td>\n",
       "      <td>1678.5</td>\n",
       "      <td>1234.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>넥스트아이</th>\n",
       "      <td>186.49</td>\n",
       "      <td>1325.0</td>\n",
       "      <td>-3.55</td>\n",
       "      <td>1635.5</td>\n",
       "      <td>1235.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>젬백스</th>\n",
       "      <td>98.18</td>\n",
       "      <td>1255.0</td>\n",
       "      <td>-6.55</td>\n",
       "      <td>1729.0</td>\n",
       "      <td>1236.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>태평양물산</th>\n",
       "      <td>43.50</td>\n",
       "      <td>1117.0</td>\n",
       "      <td>-19.11</td>\n",
       "      <td>1883.0</td>\n",
       "      <td>1237.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>한올바이오파마</th>\n",
       "      <td>878.00</td>\n",
       "      <td>1374.0</td>\n",
       "      <td>-3.48</td>\n",
       "      <td>1630.5</td>\n",
       "      <td>1238.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>제룡전기</th>\n",
       "      <td>76.24</td>\n",
       "      <td>1220.0</td>\n",
       "      <td>-11.15</td>\n",
       "      <td>1815.0</td>\n",
       "      <td>1239.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>파크시스템스</th>\n",
       "      <td>53.18</td>\n",
       "      <td>1167.0</td>\n",
       "      <td>-16.19</td>\n",
       "      <td>1875.0</td>\n",
       "      <td>1240.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>아미코젠</th>\n",
       "      <td>1051.39</td>\n",
       "      <td>1376.0</td>\n",
       "      <td>-4.59</td>\n",
       "      <td>1667.0</td>\n",
       "      <td>1241.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>동운아나텍</th>\n",
       "      <td>542.67</td>\n",
       "      <td>1365.0</td>\n",
       "      <td>-5.33</td>\n",
       "      <td>1695.0</td>\n",
       "      <td>1242.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>TBH글로벌</th>\n",
       "      <td>150.76</td>\n",
       "      <td>1307.0</td>\n",
       "      <td>-7.64</td>\n",
       "      <td>1754.0</td>\n",
       "      <td>1243.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>유수홀딩스</th>\n",
       "      <td>146.57</td>\n",
       "      <td>1301.0</td>\n",
       "      <td>-8.32</td>\n",
       "      <td>1770.0</td>\n",
       "      <td>1244.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>아이크래프트</th>\n",
       "      <td>145.10</td>\n",
       "      <td>1300.0</td>\n",
       "      <td>-9.05</td>\n",
       "      <td>1780.0</td>\n",
       "      <td>1245.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>에이치엘비생명과학</th>\n",
       "      <td>131.34</td>\n",
       "      <td>1292.0</td>\n",
       "      <td>-9.74</td>\n",
       "      <td>1793.0</td>\n",
       "      <td>1246.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>SCI평가정보</th>\n",
       "      <td>3662.70</td>\n",
       "      <td>1390.0</td>\n",
       "      <td>-6.80</td>\n",
       "      <td>1734.0</td>\n",
       "      <td>1247.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>덕양산업</th>\n",
       "      <td>424.93</td>\n",
       "      <td>1358.0</td>\n",
       "      <td>-8.46</td>\n",
       "      <td>1773.0</td>\n",
       "      <td>1248.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>디비케이</th>\n",
       "      <td>119.68</td>\n",
       "      <td>1281.0</td>\n",
       "      <td>-14.23</td>\n",
       "      <td>1863.0</td>\n",
       "      <td>1249.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>이루온</th>\n",
       "      <td>197.50</td>\n",
       "      <td>1328.0</td>\n",
       "      <td>-13.28</td>\n",
       "      <td>1847.0</td>\n",
       "      <td>1250.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>감마누</th>\n",
       "      <td>395.36</td>\n",
       "      <td>1355.0</td>\n",
       "      <td>-22.41</td>\n",
       "      <td>1893.0</td>\n",
       "      <td>1251.0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "<p>1251 rows × 5 columns</p>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "               PER   PER랭킹    ROA   ROA랭킹    종합랭크\n",
       "회사명                                              \n",
       "서한            3.22    22.0  23.65    25.0     1.0\n",
       "골프존           4.19    38.0  24.77    21.0     2.0\n",
       "동원개발          4.41    42.0  23.62    26.0     3.0\n",
       "오가닉티코스메틱      5.11    66.5  44.06     3.0     4.0\n",
       "모베이스          4.49    45.0  20.03    52.0     5.0\n",
       "테라세미콘         6.07   104.0  31.98     7.0     6.0\n",
       "제이스텍          3.88    32.0  17.05    85.5     7.0\n",
       "삼목에스폼         4.98    58.0  18.98    64.0     8.0\n",
       "영우디에스피        6.22   114.0  28.38    10.0     9.0\n",
       "HB테크놀러지       6.45   123.5  30.60     9.0    10.0\n",
       "로스웰           6.10   108.0  21.99    33.0    11.0\n",
       "한국자산신탁        6.58   133.0  22.09    31.0    12.0\n",
       "크리스탈신소재       5.67    88.0  17.60    77.5    13.0\n",
       "롯데케미칼         5.93    99.5  18.19    70.0    14.0\n",
       "한국토지신탁        5.24    73.0  15.81   101.0    15.0\n",
       "서호전기          6.26   116.0  18.59    66.0    16.0\n",
       "대원산업          3.84    30.0  13.46   158.0    17.0\n",
       "아이에스동서        5.07    63.0  14.65   128.0    18.0\n",
       "에스에이엠티        4.55    48.0  13.84   150.0    19.0\n",
       "대양금속          4.48    44.0  13.31   163.0    20.0\n",
       "차이나하오란        2.49    14.0  11.75   202.0    21.0\n",
       "완리            4.86    53.0  13.26   165.0    22.0\n",
       "DMS           5.82    95.5  14.34   135.0    23.0\n",
       "삼호            2.93    18.5  11.46   215.5    24.0\n",
       "삼양통상          5.01    61.0  12.34   184.0    25.5\n",
       "슈피겐코리아        7.07   165.0  17.49    80.0    25.5\n",
       "현대통신          7.14   169.5  17.29    82.0    27.0\n",
       "화성산업          4.35    39.0  11.43   220.0    28.0\n",
       "한창제지          3.24    23.0  10.94   241.0    29.0\n",
       "넥센            4.61    49.0  11.46   215.5    30.0\n",
       "...            ...     ...    ...     ...     ...\n",
       "백금T&A        69.68  1209.0  -4.87  1685.0  1222.0\n",
       "코센          172.55  1318.0  -2.65  1577.5  1223.0\n",
       "국일제지       2470.35  1384.0  -1.41  1514.0  1224.0\n",
       "이지웰페어       275.88  1340.0  -2.30  1562.0  1225.0\n",
       "대우조선해양      111.06  1272.0  -3.48  1630.5  1226.0\n",
       "대한광통신        61.80  1198.0  -5.76  1707.0  1227.0\n",
       "동성제약        221.14  1332.0  -2.70  1580.5  1228.0\n",
       "일신석재         80.89  1231.0  -4.94  1688.0  1229.0\n",
       "세기상사        841.38  1373.0  -2.21  1559.0  1230.0\n",
       "엑셈           72.65  1213.0  -6.14  1719.5  1231.0\n",
       "녹십자엠에스      216.78  1331.0  -3.13  1608.0  1232.0\n",
       "필링크          58.45  1189.0  -7.92  1757.0  1233.0\n",
       "인콘          113.25  1275.0  -4.79  1678.5  1234.0\n",
       "넥스트아이       186.49  1325.0  -3.55  1635.5  1235.0\n",
       "젬백스          98.18  1255.0  -6.55  1729.0  1236.0\n",
       "태평양물산        43.50  1117.0 -19.11  1883.0  1237.0\n",
       "한올바이오파마     878.00  1374.0  -3.48  1630.5  1238.0\n",
       "제룡전기         76.24  1220.0 -11.15  1815.0  1239.0\n",
       "파크시스템스       53.18  1167.0 -16.19  1875.0  1240.0\n",
       "아미코젠       1051.39  1376.0  -4.59  1667.0  1241.0\n",
       "동운아나텍       542.67  1365.0  -5.33  1695.0  1242.0\n",
       "TBH글로벌      150.76  1307.0  -7.64  1754.0  1243.0\n",
       "유수홀딩스       146.57  1301.0  -8.32  1770.0  1244.0\n",
       "아이크래프트      145.10  1300.0  -9.05  1780.0  1245.0\n",
       "에이치엘비생명과학   131.34  1292.0  -9.74  1793.0  1246.0\n",
       "SCI평가정보    3662.70  1390.0  -6.80  1734.0  1247.0\n",
       "덕양산업        424.93  1358.0  -8.46  1773.0  1248.0\n",
       "디비케이        119.68  1281.0 -14.23  1863.0  1249.0\n",
       "이루온         197.50  1328.0 -13.28  1847.0  1250.0\n",
       "감마누         395.36  1355.0 -22.41  1893.0  1251.0\n",
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     "output_type": "execute_result"
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   "source": [
    "# [코드 2.29] 두 랭킹의 합 계산하고 정렬 (Ch2. Pandas를 이용한 데이터 분석.ipynb)\n",
    "\n",
    "total_df['종합랭크'] = (total_df['PER랭킹'] + total_df['ROA랭킹']).rank()\n",
    "total_df.sort_values(by='종합랭크')"
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   "source": [
    "# [코드 2.30] 팬다스로 구현한 마법공식 함수 (Ch2. Pandas를 이용한 데이터 분석.ipynb)\n",
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    "    filtered_per = per_data[per_data['PER'] > 0]\n",
    "    sorted_per = filtered_per.sort_values(by='PER')\n",
    "    sorted_per['PER랭킹'] = sorted_per['PER'].rank()\n",
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    "    roa_data = pd.read_excel(path, sheet_name='ROA', index_col=0)\n",
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    "    sorted_roa = filtered_roa.sort_values(by='ROA', ascending=False)\n",
    "    sorted_roa['ROA랭킹'] = sorted_roa.rank(ascending=False)\n",
    "\n",
    "    total_df = pd.merge(sorted_per, sorted_roa, how='inner', left_index=True, right_index=True)\n",
    "\n",
    "    total_df['종합랭크'] = (total_df['PER랭킹'] + total_df['ROA랭킹']).rank()\n",
    "    return total_df.sort_values(by='종합랭크')"
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