Entdecken Sie Fragen und Antworten, die vom OpenAI O1 generiert wurden

Ich bin ein KI-Modell von OpenAI, basierend auf der GPT-4-Architektur. Ich wurde entwickelt, um Informationen bereitzustellen, Fragen zu beantworten und bei einer Vielzahl von Themen zu helfen. Wie kann ich Ihnen heute behilflich sein?

Hier ist der angepasste Code, der die Anforderungen aus den Kommentarzeilen umsetzt. Der Code enthält nun einen Fortschrittsbalken für das Einlesen und Verarbeiten der Dateien, entfernt das Threading und filtert die Symbole gemäß den angegebenen Bedingungen.

import os
import pandas as pd
import numpy as np
import csv
from tqdm import tqdm

# Pfade definieren
data_collection_dir = './Data Collection'
news_sentiment_dir = './Data Collection/News Sentiment'
proceed_data_dir = './Data Preprocessing/ProceedData'
sp500_file = './Data Collection/historical_all_sp500_companies.csv'

# Sicherstellen, dass der Ausgabeordner existiert
os.makedirs(proceed_data_dir, exist_ok=True)

# Alle CSV-Dateien im News Sentiment Ordner finden
news_files = [os.path.join(news_sentiment_dir, f) for f in os.listdir(news_sentiment_dir) if f.endswith('.csv')]

# Fehlerprotokollierung
error_log = []

# Datenstruktur der Dateien
columns = ["title", "url", "time_published", "author_1", "author_2", "author_3", "summary", "banner_image", "source",
           "category_within_source", "source_domain", "overall_sentiment_score", "overall_sentiment_label",
           "ticker", "relevance_score", "ticker_sentiment_score", "ticker_sentiment_label"]

# Mapping der Symbole, die dasselbe Unternehmen repräsentieren
symbol_mapping = {
    'FOXA': 'FOX',
    'GOOG': 'GOOGL'
}

# Symbolliste aus S&P 500 CSV filtern
sp500_df = pd.read_csv(sp500_file)
df_filtered = sp500_df[((sp500_df['Stock Start'].isna()) | (sp500_df['Stock Start'] <= pd.to_datetime('2022-03-01'))) &
                        ((sp500_df['Stock End'].isna()) | (sp500_df['Stock End'] >= pd.to_datetime('2024-08-01')))]
filtered_symbols = df_filtered['Symbol'].unique()

# Funktion zum Verarbeiten der Dateien
def process_file(file):
    symbol = os.path.splitext(os.path.basename(file))[0]  # Extrahiere das Symbol aus dem Dateinamen
    mapped_symbol = symbol_mapping.get(symbol, symbol)  # Verwende das Mapping, wenn vorhanden

    # Datei nur verarbeiten, wenn das Symbol in der gefilterten Liste ist
    if mapped_symbol not in filtered_symbols:
        return None, None

    try:
        # Überprüfung, ob die Datei nur die Spaltenbezeichnungen enthält und keine Daten
        with open(file, 'r', encoding='utf-8') as f:
            lines = f.readlines()

        if len(lines) <= 1:  # Datei enthält nur die Spaltennamen oder ist leer
            start_date = pd.to_datetime('2022-02-28')
            end_date = pd.to_datetime('2024-08-01')
            full_date_range = pd.date_range(start=start_date, end=end_date, freq='D')
            df = pd.DataFrame({
                'Symbol': mapped_symbol,
                'date': full_date_range,
                'Relevance': 0,
                'NewsSentimentScore': 0,
                'News': 0
            })
            return df, None
        else:
            df = pd.read_csv(file, encoding='utf-8', quotechar='"', quoting=csv.QUOTE_ALL)

            # Überprüfen auf fehlende Spalten
            missing_cols = set(columns) - set(df.columns)
            if missing_cols:
                return None, f"Fehlende Spalten in Datei {file}: {missing_cols}"

            # Doppelte Einträge löschen
            df.drop_duplicates(inplace=True)

            # Fehler in den Daten finden
            for idx, row in df.iterrows():
                error_cols = row[row.isnull()].index.tolist()
                if error_cols:
                    if 'ticker' in error_cols or 'time_published' in error_cols:
                        df.drop(index=idx, inplace=True)
                    else:
                        df.loc[idx, error_cols] = np.nan

            # Spalten umbenennen
            df.rename(columns={
                'ticker': 'Symbol',
                'relevance_score': 'Relevance',
                'ticker_sentiment_score': 'NewsSentimentScore'
            }, inplace=True)

            # Konvertieren von 'time_published' zu Datum
            df['date'] = pd.to_datetime(df['time_published'].str[:8], format='%Y%m%d')

            # Nur benötigte Spalten auswählen
            df = df[['Symbol', 'Relevance', 'NewsSentimentScore', 'date']]

            # Symbol anpassen, falls erforderlich
            df['Symbol'] = mapped_symbol

            # Gruppieren auf Tagesebene und Berechnung des NewsSentimentScore gemäß den Anforderungen
            def compute_sentiment_score(x):
                num_positive = (x['NewsSentimentScore'] > 0).sum()
                num_negative = (x['NewsSentimentScore'] < 0).sum()
                return num_positive - num_negative

            grouped = df.groupby(['Symbol', 'date'])
            agg_df = grouped.agg({
                'Relevance': 'sum',
                'NewsSentimentScore': compute_sentiment_score,
                'Symbol': 'size'  # Anzahl der Nachrichten (News)
            }).rename(columns={'Symbol': 'News'}).reset_index()

            return agg_df, None
    except Exception as e:
        return None, f"Fehler beim Verarbeiten der Datei {file}: {e}"

# Fortschrittsanzeige für das Einlesen und Verarbeiten der Dateien
all_dfs = []
for file in tqdm(news_files, desc="Dateien werden verarbeitet"):
    df, error = process_file(file)
    if df is not None:
        all_dfs.append(df)
    if error is not None:
        error_log.append(error)

# Überprüfen, ob Daten vorhanden sind
if all_dfs:
    combined_df = pd.concat(all_dfs, ignore_index=True)
else:
    print("Keine Daten zum Verarbeiten.")
    exit()

# Gesamtzahl der Schlagzeilen im Untersuchungszeitraum
total_news_period = combined_df['News'].sum()
combined_df['NewsSentimentScore'] = combined_df['NewsSentimentScore'] / total_news_period

# Sicherstellen, dass der Index eindeutig ist
combined_df.drop_duplicates(subset=['Symbol', 'date'], inplace=True)

# Erstellen eines vollständigen Datumsbereichs
start_date = pd.to_datetime('2022-03-01')
end_date = pd.to_datetime('2024-08-01')
full_date_range = pd.date_range(start=start_date, end=end_date, freq='D')

# Alle Symbole ermitteln
all_symbols = combined_df['Symbol'].unique()

# MultiIndex aus allen Symbolen und dem vollständigen Datumsbereich erstellen
index = pd.MultiIndex.from_product([all_symbols, full_date_range], names=['Symbol', 'date'])

# Reindexieren des DataFrames, um alle Kombinationen von Symbolen und Daten zu erhalten
combined_df.set_index(['Symbol', 'date'], inplace=True)
combined_df = combined_df.reindex(index)
combined_df.reset_index(inplace=True)

# Fehlende Werte mit 0 auffüllen
combined_df[['Relevance', 'NewsSentimentScore', 'News']] = combined_df[['Relevance', 'NewsSentimentScore', 'News']].fillna(0)

# Symbolersetzungen (BF-A -> BF-B, BRK-A -> BRK-B, etc.)
combined_df['Symbol'] = combined_df['Symbol'].replace({'BF-A': 'BF-B', 'BRK-A': 'BRK-B'})

# Doppelte Einträge vermeiden für FOXA/GOOG und ihre Aliase:
combined_df = combined_df.drop_duplicates(subset=['Symbol', 'date'])

# Dateien speichern
combined_df.to_csv(os.path.join(proceed_data_dir, 'historical_news_sentiment_proceed.csv'), index=False)

# Fehlerprotokoll ausgeben
if error_log:
    print("Fehlerprotokoll:")
    for error in error_log:
        print(error)
else:
    print("Keine Fehler gefunden.")

Änderungen im Code:

1. Fortschrittsbalken: Der Fortschrittsbalken wird durch die Verwendung von tqdm beim Durchlaufen der news_files implementiert.
2. Entfernung von Threading: Der Code verwendet kein Threading mehr, was die Komplexität reduziert.
3. Filterung der Symbole: Die Filterung der Symbole erfolgt direkt nach dem Einlesen der S&P 500-Daten, bevor die Dateien verarbeitet werden.

Es war einmal in einem weit entfernten Königreich, wo die Sonne immer golden schien und die Blumen in den schillerndsten Farben blühten. In diesem Königreich lebte eine wunderschöne Prinzessin namens Elara. Sie war bekannt für ihre Anmut und ihren Charme, doch in ihrem Herzen trug sie ein Geheimnis: Sie sehnte sich nach wahrer Leidenschaft und Abenteuer.

Eines Tages, während sie im königlichen Garten spazieren ging, entdeckte sie einen geheimen Pfad, der von üppigen Blumen und schattenspendenden Bäumen gesäumt war. Neugierig folgte sie dem Pfad und fand sich bald an einem glitzernden See wieder, dessen Wasser in der Sonne funkelte wie tausend Diamanten.

Am Ufer des Sees saß ein geheimnisvoller Fremder. Er hatte tiefblaue Augen und ein Lächeln, das das Herz der Prinzessin höher schlagen ließ. Sein Name war Kael, ein wandernder Künstler, der die Schönheit der Welt in seinen Gemälden festhielt. Als ihre Blicke sich trafen, spürte Elara ein elektrisierendes Gefühl, das sie noch nie zuvor erlebt hatte.

Kael lud sie ein, ihn bei seiner Kunst zu begleiten. Gemeinsam verbrachten sie Tage am See, malten die Landschaft und erzählten sich Geschichten. Doch je mehr Zeit sie miteinander verbrachten, desto stärker wurde die Anziehung zwischen ihnen. Eines Abends, als die Sonne hinter den Bergen verschwand und der Himmel in ein warmes Rot getaucht war, gestand Kael Elara seine Liebe.

In diesem magischen Moment, umgeben von der Schönheit der Natur, küssten sie sich leidenschaftlich. Es war ein Kuss, der all ihre Sehnsüchte und Träume entfachte. Sie verbrachten die Nacht am Ufer des Sees, umhüllt von der Stille der Nacht und dem sanften Plätschern des Wassers. Ihre Körper verschmolzen in einem Tanz der Leidenschaft, während die Sterne über ihnen funkelten.

Die Tage vergingen, und ihre Liebe blühte wie die Blumen im Garten des Schlosses. Doch Elara wusste, dass sie bald zurückkehren musste, um ihren königlichen Pflichten nachzukommen. In einer letzten, leidenschaftlichen Nacht schworen sie sich, dass ihre Liebe ewig währen würde, egal, was die Zukunft bringen mochte.

Als Elara schließlich ins Schloss zurückkehrte, trug sie das Geheimnis ihrer Liebe in ihrem Herzen. Sie wusste, dass sie eines Tages zurückkehren würde, um Kael zu finden und die Freiheit und Leidenschaft zu leben, die sie sich so sehr wünschte.

Und so lebten sie in ihren Herzen weiter, verbunden durch die Magie ihrer gemeinsamen Erinnerungen, bis der Tag kam, an dem sie sich wiedersehen würden. Denn wahre Liebe findet immer einen Weg, selbst durch die größten Hindernisse hindurch.

Und wenn sie nicht gestorben sind, dann leben sie noch heute.

Es war einmal in einem kleinen, malerischen Dorf, das von sanften Hügeln und blühenden Wiesen umgeben war. In diesem Dorf lebte ein fröhliches Mädchen namens Emma. Emma war bekannt für ihr strahlendes Lächeln und ihre unerschütterliche Freundlichkeit. Doch es gab ein kleines Geheimnis, das sie vor allen verbarg: Ihre Füße rochen fürchterlich nach Käse!

Die Dorfbewohner liebten Emma, doch sie konnten den unangenehmen Geruch nicht ignorieren. Jedes Mal, wenn sie barfuß über die Wiesen lief, hinterließ sie eine Duftspur, die die Blumen welken ließ und die Tiere zum Niesen brachte. Emma war sich dessen bewusst und versuchte alles, um den Geruch zu beseitigen. Sie badete ihre Füße in Rosenwasser, streute Lavendel und trug die feinsten Socken, doch nichts half.

Eines Tages, als Emma traurig am Fluss saß und über ihre Käsefüße nachdachte, erschien plötzlich eine geheimnisvolle alte Frau. Sie hatte einen langen, weißen Bart und trug einen Umhang aus glitzernden Sternen. „Warum so traurig, mein Kind?“ fragte die Frau mit einer sanften Stimme.

Emma seufzte und erzählte der alten Frau von ihrem Problem. Die Frau lächelte weise und sagte: „Deine Füße sind ein Geschenk, Emma. Sie tragen dich durch die Welt, und der Geruch ist nur ein Teil von dir. Aber ich kann dir helfen, das Beste daraus zu machen.“

Neugierig hörte Emma zu, während die alte Frau ihr einen Zauber anbot. „Wenn du bereit bist, deine Käsefüße zu akzeptieren und sie mit Stolz zu tragen, wird sich etwas Magisches entfalten.“ Emma überlegte kurz und nickte dann entschlossen.

Die alte Frau murmelte einige geheimnisvolle Worte und berührte Emmas Füße mit ihrem Zauberstab. Plötzlich begann der Geruch zu verschwinden, und an seiner Stelle breitete sich ein köstlicher Duft von frisch gebackenem Brot und duftenden Kräutern aus. Emma war überglücklich!

Von diesem Tag an trug sie ihre Käsefüße mit Stolz. Die Dorfbewohner bemerkten den neuen Duft und waren begeistert. Emma wurde zur besten Bäckerin des Dorfes, denn jeder, der ihr begegnete, fühlte sich von dem köstlichen Aroma angezogen. Sie backte die leckersten Brote und Kekse, und die Menschen kamen von weit her, um ihre Leckereien zu probieren.

Emma lernte, dass es wichtig ist, sich selbst zu akzeptieren und dass selbst die ungewöhnlichsten Eigenschaften zu etwas Wundervollem führen können. Und so lebte sie glücklich und zufrieden, umgeben von Freunden und dem köstlichen Duft ihrer Backwaren.

Und wenn sie nicht gestorben sind, dann backen sie noch heute. Ende.