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'''python
import numpy as np
sklearn.feature_extraction.text에서 CountVectorizer를 가져옵니다.
팬더를 pd로 가져 오기

# 데이터 로드
data = pd.read_csv('stock_data.csv')
X = data.drop(columns=['Client'], axis=1)
year = data['Amount'].apply(lambda x: year[0] - year[1])
```
이 코드는 `데이터` 테이블을 판다스 데이터 프레임으로 변환하고, 각 행에 대해 CSV 파일을 생성한 다음, `Table` 클래스의 인스턴스를 생성한 다음 `FeatureComponents` 메서드를 호출합니다. 그런 다음 `GCP` 클래스의 `Drop` 메서