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DataFrame

KRX

by 자동매매 2022. 4. 13.

출처 : 금융 데이터 분석을 위한 파이썬 판다스

 

금융 데이터 분석을 위한 파이썬 판다스

최근 인공지능 AI(Artificial Intelligence)이 보급화되면서 방대한 양의 데이터를 처리하는 방식이 중요해지기 시작했습니다. 판다스(Pandas)는 오픈 소 ...

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GitHub - sharebook-kr/pykrx: KRX 주식 정보 스크래핑

KRX 주식 정보 스크래핑. Contribute to sharebook-kr/pykrx development by creating an account on GitHub.

github.com

import pykrx
print(pykrx.__version__)
from pykrx import stock
from datetime import datetime


today = datetime.today().strftime("%Y%m%d")

#특정일자 종목code list / name 반환
tickers = stock.get_market_ticker_list(today)
L = []
for code in tickers:
    name =stock.get_market_ticker_name(code)
    L.append([code,name])
print(L)

# kosdaq 업종code list 반환
tickers = stock.get_market_ticker_list(market="KOSDAQ")
L = []
for code in tickers:
    name =stock.get_market_ticker_name(code)
    L.append([code,name])
print(L)

# 업종분류코드
tickers = stock.get_index_ticker_list(today)
L = []
for code in tickers:
    name =stock.get_index_ticker_name(code)
    L.append([code,name])
print(L)
from pykrx import stock
from datetime import datetime


today = datetime.today().strftime("%Y%m%d")
start = datetime(2020,1,1).strftime("%Y%m%d")
code = "002290"
period = 'm'

#종목 ohlcv dataframe 반환
df = stock.get_market_ohlcv(start,today,code)
print(df)

#종목 ohlcv dataframe 반환(월단위)
df = stock.get_market_ohlcv(start,today,code,period)
print(df)

#종목 ohlcv dataframe 반환(비수정주가)
df = stock.get_market_ohlcv(start,today,code,adjusted=False)
print(df)

#특정일 종목 ohlcv dataframe 반환
# 조회 일자가 휴일이라면 기본적으로 다음 영업일을 탐색합니다.
df = stock.get_market_ohlcv(today,prev=True)
import pandas as pd
from pykrx import stock
from datetime import datetime


today = datetime.today().strftime("%Y%m%d")
start = datetime(2020,1,1).strftime("%Y%m%d")
minus = pd.Timedelta(days=1)
today1 = (datetime.today()-minus).strftime("%Y%m%d")
code = "002290"
period = 'm'

# 특정일자 전종목 fundamental 반환
df = stock.get_market_fundamental(today,prev=True)
print(df)

df = stock.get_market_fundamental(start,today,code)
print(df)
import pandas as pd
from pykrx import stock
from datetime import datetime


today = datetime.today().strftime("%Y%m%d")
start = datetime(2020,1,1).strftime("%Y%m%d")
minus = pd.Timedelta(days=1)
today1 = (datetime.today()-minus).strftime("%Y%m%d")
code = "002290"
period = 'm'

# 가격 등락폭
df = stock.get_market_price_change(start, "20220412",market='KOSDAQ')
print(df)
value = df.loc[code,'등락률']
print(value)

# 시가총액을 조회
df = stock.get_market_cap(today1)
print(df)

# 시가총액을 조회
df = stock.get_market_cap(today1)
print(df)
import pandas as pd
from pykrx import stock
from datetime import datetime

df = stock.get_market_cap("20000104")
s0 = df['시가총액'].sort_values(ascending=False).iloc[:5]

df = stock.get_market_cap("20190102")
s1 = df['시가총액'].sort_values(ascending=False).iloc[:5]

data = [s0.reset_index(), s1.reset_index()]
df = pd.concat(data, keys=["2000년도", "2019년도"], axis=1)
print(df)

   2000년도                        2019년도                 
       티커            시가총액      티커             시가총액
0  030200  52761742371000  005930  231329073812500
1  005930  45775746373500  000660   44116943319000
2  032390  32953692333000  068270   26910340528500
3  017670  31675945000000  005935   26003219720000
4  015760  23036081220000  207940   24745710000000

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