[파이썬 금융] 주가 정보 라이브러리

이현지·2024년 6월 21일
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데이터 분석

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  1. cmd 창을 통한 설치

cmd창에서 아래 설치

pip install plotly

  1. 주피터에서 FinanceDataReader 불러오기
import FinanceDataReader as fdr
  1. 상장 종목 전체 조회
# 상장종목 전체 조회 (기본 정렬: 시가총액 순서)
df_krx = fdr.StockListing('KOSPI')
cs

3-1. 헤드 확인

df_krx.head()

3-2. 쉐입 확인

df_krx.shape

아웃풋: (953, 17)

  1. 판다스 불러오기
import pandas as pd
  1. 특정 컬럼만 추려서 가져오기
# 특정 컬럼 가져오기
fp = df_krx[['Code','ISU_CD','Name']]
cs
fp

  1. 리스트 명령어 만들기
# 시가총액 1등 ~ 10등 까지 종목코드를 리스트에 저장하는 명령어
# 시리즈 형태로 출력
# [:10]: 0~9번쨰
code = fp['Code'][:10]
cs
code

  1. 시작날짜와 끝날짜를 지정해서 자료 불러오기
start_Date = '2024-01-01' 
end_Date = '2024-05-31'
cs
# 특정 코드의 시작 ~ 끝 기간의 자료 제공
fdr.DataReader(code[0], start_Date, end_Date)
cs

  1. 데이터프레임에 담기
df1 = fdr.DataReader(code[0], start_Date, end_Date)
df1['Code'] = code[0]
df1

  1. 코드1를 담아봤을 때 결과 확인하기

    df2= fdr.DataReader(code[1], start_Date, end_Date)
    df2['Code'] = code[1]

df2


df3 = pd.concat([df1, df2])
df3
10. 종목코드별 누적기간(전체)의 평균 거래 금액 
(종가: close)을 구하는 코드

df3.groupby('Code').mean()

  1. 그룹화 후 종가 평균 구하기
df3.groupby('Code')[['Close']].mean() 
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관심분야: 추천시스템, 자연어처리, 머신러닝, 딥러닝

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