<SYSTEM_TASK:>
Given the following text description, write Python code to implement the functionality described below step by step
<END_TASK>
<USER_TASK:>
Description:
 주 단위 데이터를 일 단위 데이터로 늘리기
네이버 검색 트렌드는 주 단위로 특정 검색어에 대한 검색량을 제공하고 있음
주별 검색량을 검색 기간 사이의 최소검색량, 최대검색량을 기준으로 0~100 사이의 수로 scaling하여 보여줌
이 주 단위의 데이터를 차후 데이터 분석 프로젝트(종속변수 예측)에서 입력변수로 사용할 때 
단순히 한 주의 검색량을 하나의 값으로 일괄적으로 넣기보단
한 주와 연속되는 다른 주의 검색량 사이 직선 상에 1일 간격으로 점을 찍어 예측의 정확도를 더 높이고자 일 단위로 가공하고자 함
주 단위 데이터 만들기
주 리스트 만들기
Step1:  각 주의 대표일 리스트 만들기
Step2:  난수생성기
Step3:  난수 생성으로 검색량 리스트 만들기
Step4:  데이터 프레임 만들기
Step5:  일 단위 데이터로 늘리기
1과 7 사이에 2개의 수 더 늘리기
Step6:  실제 데이터로 생성
Step7:  나중에 plot을 배우면 더 직관적으로 이해하기 좋을 것 같음
일 단위 데이터 만들기
난수 생성으로 일 리스트 만들기
Step8:  최종 데이터 프레임 만들기
<ASSISTANT_TASK:>
Python Code:
##1년은 52주로 구성됨
week = list(range(1, 53)) #range 함수의 첫 번째 파라매터에는 시작할 숫자, 두 번째 파라매터에는 끝나는 숫자보다 1 큰 수를 넣어줌
week
len(week)
Explanation: 주 단위 데이터를 일 단위 데이터로 늘리기
네이버 검색 트렌드는 주 단위로 특정 검색어에 대한 검색량을 제공하고 있음
주별 검색량을 검색 기간 사이의 최소검색량, 최대검색량을 기준으로 0~100 사이의 수로 scaling하여 보여줌
이 주 단위의 데이터를 차후 데이터 분석 프로젝트(종속변수 예측)에서 입력변수로 사용할 때 
단순히 한 주의 검색량을 하나의 값으로 일괄적으로 넣기보단
한 주와 연속되는 다른 주의 검색량 사이 직선 상에 1일 간격으로 점을 찍어 예측의 정확도를 더 높이고자 일 단위로 가공하고자 함
주 단위 데이터 만들기
주 리스트 만들기
End of explanation
##한 주는 7일로 구성되어 있으므로 첫 번째 주의 가운데 날인 4번째 일을 그 주의 대표값(일)로 표시 (두 번째 주의 대표일은 11일)
representative_day = list(range(4, 365, 7))#range의 세 번째 파라매터에는 간격이 들어감
representative_day
len(representative_day)
##나중에 날짜에 대한 기능을 배우면 이 인덱스로 날짜 갖다 붙이기 가능
Explanation: 각 주의 대표일 리스트 만들기
End of explanation
import random
random.randint(0, 10) #0~10 사이의 정수 난수 생성(0과 10 포함)
Explanation: 난수생성기
End of explanation
search = [] #비어있는 리스트 생성
## 52주(1년) 동안의 주간 검색량 생성
for i in range(0, 52) :
    search = search + [random.randint(0, 100)] #검색량 트렌드 데이터가 0~100 사이로 검색량을 나타내므로 0과 100 사이의 숫자 생성
search
len(search)
Explanation: 난수 생성으로 검색량 리스트 만들기
End of explanation
from pandas import DataFrame
###예시
#dataframe 2차원같은 자료구조
#키는 컬럼 안에 들어가는애들은 리스트형식 으로 하면 예쁜 모양으로 그려짐
data = {
        'state': ['Ohio', 'Ohio', 'Ohio', 'Nevada', 'Nevada'],
        'year': [2000, 2001, 2002, 2001, 2002],
       }  #사전객체
frame = DataFrame(data)
frame
data = {
    'week': week,
    'day': representative_day,
    'search_volume': search,
}
frame = DataFrame(data)
frame
Explanation: 데이터 프레임 만들기
End of explanation
a = [1, 7]
a
b = (a[1]-a[1-1])/3
a1 = a[1-1] + b
a1
a2 = a1 + b
a2
a3 = a2 + b
round(a3, 5) == a[1]
final = [a[1-1]] + [a1] + [a2] 
final
Explanation: 일 단위 데이터로 늘리기
1과 7 사이에 2개의 수 더 늘리기
End of explanation
final = []
part = []
for i in range(1, 52) :
    b = (search[i] - search[i-1])/7
    a1 = search[i-1] + b
    a2 = a1 + b
    a3 = a2 + b
    a4 = a3 + b
    a5 = a4 + b
    a6 = a5 + b
    part = [search[i-1]] + [a1] + [a2] + [a3] + [a4] + [a5] + [a6] 
    final = final + part
final
len(final)
Explanation: 실제 데이터로 생성
End of explanation
day = list(range(4,361)) #첫째주의 중간 일인 4일부터 마지막주(52주)의 중간 일인 361일 전날까지에 대해서 산출한 것이므로 
day
len(day)
Explanation: 나중에 plot을 배우면 더 직관적으로 이해하기 좋을 것 같음
일 단위 데이터 만들기
난수 생성으로 일 리스트 만들기
End of explanation
full_data = {
    'day': day,
    'search volume': final,
}
full_frame = DataFrame(full_data)
full_frame
Explanation: 최종 데이터 프레임 만들기
End of explanation
<END_TASK>