데이터사이언스/파이썬기본 썸네일형 리스트형 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/FinanceDataRe.. 더보기 안까먹으려고 작성하는 금융데이터 분석 - 파이썬 DataFrame 다루기 2 인덱스를 활용한 데이터 접근 메소드 2 loc와 유사한 역할을 하는 at iloc와 유사한 역할을 하는 iat * at, iat 사용 = 특정 scalar 값 -> 그 값만 가져오고싶으면 * loc, iloc = 특정 subset, 특정 테이블로 만들고 싶다. # use .at, iat df.loc[100, '이익'] df.at[100,'이익'] # 이 둘의 차이는 결과는 비슷한데 # 속도에서 차이가 남 # loc보다 at이 더 빠름 # 속도 확인하는방법은 # >>>> %timeit 조건에 해당하는 인덱스나 컬럼 접근방법 tmp_series = pd.Series({"a":1, "b":2}) tmp_series > 2 #value가 2보다 큰 것인가 체크함 #결과 # a False # b False # 위.. 더보기 안까먹으려고 작성하는 금융데이터 분석 - 파이썬 DataFrame 다루기 올해는 대학원도 진학하고 공부를 꾸준하게 할 예정이라 프로그램에 대한 코드를 이쪽에 정리하려고 한다. 여기는 사설이 아니니까 글은 적게 코드는 많게 나만 보기위한 용도로 쓰려고 한다. 추후 목표는 데이터 수집을 통해 자동매매까지를 목표한다. 그 대상은 공모주 자료 수집 후 매일 매매, 코인자동매매 등의 봇을 개발해보려고 한다. #데이터 프레임 top몇개 가져오기 df.nsmallest(5,'칼럼') #칼럼값이 작은거 5개 df.nlargest(5,'칼럼') #칼럼값이 큰거 5개 #다른방법정렬 - 내가 빅데이터분석기사때 한 방법 #여러 칼럼도 가능 df.sort_values(['A','B'],ascending=[True,False]) DataFrame 분리하기 - subset DataFrame Select.. 더보기 이전 1 다음
