Python FinanceDataReader를 통한 증권데이터 수집 기본 및 시각화

 

#증권데이터가 저장된 FinanceDataReader를 부르기 위해
#라이브러리 설치
!pip install -U finance-datareader

#라이브러리 호출
import pandas as pd
import FinanceDataReader as fdr

#제대로 다운됐는지 확인 - 국장 확인 KRX
df = fdr.StockListing("KRX")

#데이터프레임 분석도 가능
df.info()

#KRX , KOSPI, KOSDAQ, NASDAQ, NYSE , SP500 으로도 가능
fdr.StockListing? #도움말 가능

라이브러리 참고사이트 : https://github.com/FinanceData/FinanceDataReader

GitHub - FinanceData/FinanceDataReader: Financial data reader

info, shape, head, tail 등 데이터프레임 다루는 함수는 모두 가능

 

StateFul 방식 시각화

plt라는 라이브러리에서 바로 그림을 그리므로

명시적으로 코딩을 하기 어려운 부분이 있음

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1,2,3]
y = [4,5,6]

plt.plot(x,y)
# y = x+3 그래프처럼 나옴

# 그렇다면 증권 데이터를 포함한다면?

df_temp = fdr.DataReader('000210', start = '2022', end = '2023')
x = df_temp.index
y = df_temp['Close']

plt.figure(figsize= (15,3))
plt.plot(x,y)

 

이렇게 종가 그래프를 확인 할 수 있음

StateLess 방식 시각화 

figure,ax(es)를 먼저 선언하기 때문에 조금 더 명시적으로 코드를 드러냄

오브젝트를 컨트롤하여 그래프를 그림

 

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1,2,3]
y = [4,5,6]

fig, ax = plt.subplots(figsize= (15,3) )
ax.plot(x,y)
ax.set_xlim(0,10)
fig #그린다
# stateful 방식은 plt라는 라이브러리에서 바로 사용했는데
# stateless방식은 ax라는 오브젝트를 통해 우리가 그래프를 조절할 수 있음