Python 데이터분석 기초 19 - yahoo 주식 데이터 시각화(파일 있을 경우)

코딩탕탕 2022. 11. 2. 13:20
# yahoo 제공 주식 정보 읽기
# pip install pandas_datareader 설치

import pandas as pd
from pandas_datareader import data

# pickle로 저장된 코스닥/코스피 종목 코드 읽기
kosdaq = pd.read_pickle('./kosdaq.pickle')
kospi = pd.read_pickle('./kospi.pickle')
print(kosdaq.head(5)) # 제일홀딩스  003380
print(kospi.head(5))  # 넷마블게임즈  251270

print()
start_date = '2018-01-01'
tickers = ['003380.KQ', '251270.KS']
holding_df = data.get_data_yahoo(tickers[0], start_date)
net_df = data.get_data_yahoo(tickers[1], start_date)
print(holding_df.head(3))
print()
print(net_df.head(3))

holding_df.to_pickle('홀딩스.pickle') # pickle로 저장
net_df.to_csv('넷마블.csv')           # csv로 저장

# 시각화
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(net_df)
plt.show()

import seaborn as sns
sns.scatterplot(x = 'Open', y = 'Close', data = net_df)
plt.show()


<console>
   kor_name  ticker
0     제일홀딩스  003380
1  하나금융9호스팩  261200
2    교보7호스팩  267320
3      보라티알  250000
4    한화수성스팩  265920
  kor_name  ticker
0    미원에스씨  268280
1   경동도시가스  267290
2   넷마블게임즈  251270
3   아이엔지생명  079440
4   현대건설기계  267270

               High      Low     Open    Close  Volume  Adj Close
Date                                                             
2018-01-02  17500.0  17500.0  17500.0  17500.0     0.0    17500.0
2018-01-03  17500.0  17500.0  17500.0  17500.0     0.0    17500.0
2018-01-04  17500.0  17500.0  17500.0  17500.0     0.0    17500.0

                High       Low      Open     Close    Volume      Adj Close
Date                                                                       
2018-01-02  191000.0  187000.0  188500.0  188500.0  116732.0  186521.234375
2018-01-03  186000.0  180000.0  184000.0  181000.0  339535.0  179099.968750
2018-01-04  180000.0  170500.0  180000.0  171500.0  617781.0  169699.703125