# 오류 error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required
# 따라서 구글에서 검색해서 설치
# conda create -n py36 python=3.6
# pip3 install torch===1.3.1 torchvision===0.4.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

from sqlalchemy import create_engine
import pymysql
import pandas as pd
import numpy as np

#pymysql.install_as_MySQLdb()
#engine = create_engine("mysql+mysqldb://root:"+"tokki1127"+"@127.0.0.1/stock", encoding='utf-8')
#conn = engine.connect()

#df = pd.read_sql_query("select * from stock_trade where 종목코드 = '000660'", conn)
#df.name = "주가변동"
#print(df.head())

df = pd.read_csv('skhynix.csv')
print(df.head(5))

# 종목코드 left zero padding 설정
df['종목코드'] = df['종목코드'].apply(lambda x: "{:0>6d}".format(x))
df.head(5)





# 인덱스 확인 (그래프의 X축 : DB로 부터 읽어온 값은 DataFrame으로 불러올 시, 0부터 숫자가 붙어있음)
print(df.index)


# 날짜 포맷 변경 
#df['날짜'] = pd.to_datetime (df.날짜, format = '%Y-%m-%d')    # 날짜 포맷이 동일하기 때문에 수행할 필요가 없음

# 그래프의 X축이자 행은 날짜
df.index = df['날짜']


# 날짜와 목표변수인 종가로 이루어진 DataFrame 만들기

# Case1. 빈 DataFrame을 만든 후, 복사하기

# 날짜와 목표변수로 빈 dataframe 만들기
new_data = pd.DataFrame(index=range(0, len(df)), columns=['날짜', '종가'])
print(new_data)

# 날짜와 목표변수인 종가로 dataframe 에 df값 매칭
for i in range(0,len(df)):
     new_data['날짜'][i] = df['날짜'][i]
     new_data['종가'][i] = df['종가'][i]
print(new_data.head())  # 날짜와 종가에 대한 데이터

# !pip install scikit-learn

# fastai.structured import에서 기능 생성 add_datepart
# !pip install fastai==0.7.0
# 설치가 잘 되지 않음 
from fastai.structured import  add_datepart
add_datepart (new_data, 'Date')
# 대신 아래와 같이 코딩

#new_data = new_data.copy()
#new_data['mon_fri'] = 0
#print(new_data.head())
#for i in range(0,len(new_data)):
    #if (new_data['Dayofweek'][i] == 0 or new_data['Dayofweek'][i] == 4):
        #new_data['mon_fri'][i] = 1
    #else:
        #new_data['mon_fri'][i] = 0 
#new_data.drop ( 'Elapsed', axis = 1, inplace = True) #elapsed는 타임 스탬프가됩니다