2.1 FinanceDataReader를 통한 상장종목 전체 불러오기-input.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "NZrikuL1v9xa"
   },
   "source": [
    "[![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/corazzon/finance-data-analysis/blob/main/2.1%20FinanceDataReader%EB%A5%BC%20%ED%86%B5%ED%95%9C%20%EC%83%81%EC%9E%A5%EC%A2%85%EB%AA%A9%20%EC%A0%84%EC%B2%B4%20%EB%B6%88%EB%9F%AC%EC%98%A4%EA%B8%B0-input.ipynb)\n",
    "\n",
    "\n",
    "\n",
    "## FinanceDataReader 란?\n",
    "\n",
    "* 한국 주식 가격, 미국주식 가격, 지수, 환율, 암호화폐 가격, 종목 리스팅 등 금융 데이터 수집 라이브러리\n",
    "\n",
    "* [FinanceData/FinanceDataReader: Financial data reader](https://github.com/FinanceData/FinanceDataReader)\n",
    "* [FinanceDataReader 사용자 안내서 | FinanceData](https://financedata.github.io/posts/finance-data-reader-users-guide.html)\n",
    "* https://pandas-datareader.readthedocs.io/en/latest/readers/index.html"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "ov2cG3hxv9xb"
   },
   "source": [
    "## 설치"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "id": "qPS0Zv_8v9xb"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 주석을 풀고 설치해 주세요. 주석을 푸는 방법은 아래 코드의 맨 앞에 있는 #을 지워주시면 됩니다.\n",
    "# !pip install -U finance-datareader"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "HWKVTvP7v9xb"
   },
   "source": [
    "## 라이브러리 불러오기"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "id": "OGQuQOfmv9xb"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 데이터 분석을 위해 pandas 불러오기\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "id": "b6HIWLlfv9xb",
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# FinanceDataReader 를 fdr 별칭으로 불러옵니다.\n",
    "# 라이브러리의 version을 확인하고 싶을 때는 .__version__ 으로 확인합니다. \n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 한국거래소 상장종목 전체 가져오기"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "id": "hl6Q00uev9xc"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 도움말을 보고자 할때는 ? 를 사용하고 소스코드를 볼 때는 ??를 사용합니다.\n",
    "# 주피터 노트북에서는 함수나 메소드의 괄호 안에서 shift + tab 키를 누르면 도움말을 볼 수 있습니다.\n",
    "\n",
    "# fdr.StockListing??"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# KRX : KRX 종목 전체\n",
    "# KOSPI : KOSPI 종목\n",
    "# KOSDAQ : KOSDAQ 종목\n",
    "# KONEX : KONEX 종목\n",
    "# NASDAQ : 나스닥 종목\n",
    "# NYSE : 뉴욕증권거래소 종목\n",
    "# SP500 : S&P500 종목\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "id": "s_U_Uzrnv9xc"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 한국거래소 상장종목 전체 가져오기\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "id": "dZOPGobLv9xc",
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 행과 열의 크기를 봅니다.(행, 열) 순\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "id": "h7ehpySkv9xc"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 전체 데이터프레임의 요약정보를 봅니다.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "id": "bBKW1Pk8v9xc"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 기술통계 값을 요약합니다.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "r7DL2Bnfv9xc"
   },
   "source": [
    "## 파일로 저장하고 불러오기\n",
    "<img src=\"https://pandas.pydata.org/docs/_images/02_io_readwrite.svg\">"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# head 로 미리보기\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "id": "_Ccxuc6Uv9xc"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# to_csv로 Dataframe을 데이터 저장용 파일인 CSV 파일로 바꿀 수 있습니다.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "id": "XYvSVpP-v9xc"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# CSV로 저장된 파일을 다시 DataFrame으로 읽어서 확인해 봅니다.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "colab": {
   "collapsed_sections": [],
   "name": "1. FinanceDataReader를 통한 상장종목 전체 불러오기.ipynb",
   "provenance": [],
   "toc_visible": true
  },
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.7.6"
  },
  "toc": {
   "base_numbering": 1,
   "nav_menu": {},
   "number_sections": true,
   "sideBar": true,
   "skip_h1_title": false,
   "title_cell": "Table of Contents",
   "title_sidebar": "Contents",
   "toc_cell": false,
   "toc_position": {},
   "toc_section_display": true,
   "toc_window_display": true
  },
  "varInspector": {
   "cols": {
    "lenName": 16,
    "lenType": 16,
    "lenVar": 40
   },
   "kernels_config": {
    "python": {
     "delete_cmd_postfix": "",
     "delete_cmd_prefix": "del ",
     "library": "var_list.py",
     "varRefreshCmd": "print(var_dic_list())"
    },
    "r": {
     "delete_cmd_postfix": ") ",
     "delete_cmd_prefix": "rm(",
     "library": "var_list.r",
     "varRefreshCmd": "cat(var_dic_list()) "
    }
   },
   "types_to_exclude": [
    "module",
    "function",
    "builtin_function_or_method",
    "instance",
    "_Feature"
   ],
   "window_display": false
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 1
}