6. 엑셀 주가 데이터 분석하기 feat. 판다스 describe

지난 회차에 쥬피터 노트북을 사용하여 주가 데이터를 엑셀로 다운로드 받을 때 등락률 더하고 거래량 그래프를 그리는 방법을 알아봤습니다.

2022.04.02 - [주식공부 feat. 파이썬] - 5. 주가 데이터 엑셀로 다운로드 받기 확장판 feat.등락률 + 거래량

5. 주가 데이터 엑셀로 다운로드 받기 확장판 feat.등락률 + 거래량

 

이번 회차에는 다운로드 엑셀자료를 분석하는 법을 알아보겠습니다.​

파이썬의 판다스 라이브러리에 자료를 분석해 주는 함수가 있습니다.

이를 이용해 주가 자료를 분석해 보겠습니다.

 

>>>  엑셀 주가데이터 분석하기  

         feat. 판다스 describe( )

 

1. 주가 데이터 다운로드 및 그래프 그리기 코드

이번 회차는 시가총액 8위인 삼성SDI 입니다.

지난 회차에 했던 엑셀 다운로드를 먼저 해보겠습니다.

이번에는 "pykrx" 라는 라이브러리를 사용해 보겠습니다.

​

Jupyter Notebook을 열고, 아래의 코드를 입력하시면 됩니다.

!pip install pykrx

from pykrx import stock

df = stock.get_market_ohlcv("20210401", "20220401", "006400")
df['등락률'] = df['종가'].pct_change()
df.to_excel('Stocks/삼성SDI.xlsx')

등락률을 포함해서 다운로드를 받았습니다.

from pykrx import stock
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import matplotlib
matplotlib.rcParams['font.family'] ='Malgun Gothic' 
matplotlib.rcParams['font.size'] = 15
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 

df=pd.read_excel('./Stocks/삼성SDI.xlsx')

plt.figure(figsize=(15,10))
plt.xticks(rotation=45)
plt.plot(df['날짜'],df['종가'], label='종가', linewidth=3, color='red')
plt.xlabel('20210401~20220401', color='red', loc='right') #left, center, right
plt.ylabel('단위: 원', color='red', loc='top') # top, center, bottom
plt.legend()
plt.title('삼성SDI', color='red')
plt.grid(axis='y')
plt.savefig('Stocks/삼성SDI.png',dpi=100)

plt.figure(figsize=(15,5))

plt.bar(df['날짜'],df['거래량'], color='green')
plt.title('삼성SDI 거래량')
plt.xlabel('20210401~20220401', color='green', loc='right') #left, center, right
plt.ylabel('단위: 1,000,000 주', color='green', loc='top') # top, center, bottom
plt.grid(axis='y')
plt.savefig('Stocks/삼성SDI 거래량.png',dpi=100)

종가 기준의 그래프와 거래량 그래프를 함께 그려봅니다.

 

2. 요약정보 구하기 - describe( )

​파이썬의 판다스 라이브러리는 데이터를 분석하고 조작하는 데 유용한 프로그램입니다.

그 중에 describe( )는 데이터 전체의 요약정보를 알려줍니다.

코드는 간단히 만들어 놓은 데이터프레임뒤에 ".describe()"만 붙여주면 됩니다.

df.describe()

"count" : 총 데이터 수 - 여기서는 기간을 나타냅니다. 248일

"mean" : 데이터의 평균 - 종가기준으로 평균이 673,338 원이 지난 1년간 평균가격입니다.

현재가격이 600,000원이니 지난 1년간 하락세 였네요.

"std" : 데이터 표쥰편차

"min" : 데이터 최소값 - 52주 최소값을 보려면 저가의 최소값인 462,500원 입니다.

"max" : 데이터 최대값 - 52주 최대값을 보려면 고가의 최대값인 828,000원 입니다.

25% , 50%, 75% : 백분위수의 각 지점으로, 분포를 반영해 평균을 보완하는 목적으로 사용합니다.

 

df_s=df.describe()
df_s.to_excel('Stocks/삼성SDI_s.xlsx')

 

위 내용을 엑셀로도 저장할 수 있습니다.

 

---

삼성SDI 엑셀파일 + 그래프 :

 

삼성SDI.xlsx

0.02MB

삼성SDI_s.xlsx

0.01MB

삼성SDI.png

0.07MB

삼성SDI 거래량.png

0.02MB

 

아직은 계속 공부중이라 이것저것 자료들 만드는 것에 집중하고 있습니다.

혹시 유용하다 생각하시면 가져다 쓰시면 됩니다.

---

from pykrx import stock

df = stock.get_market_ohlcv("20210401", "20220401", "006400")
df['등락률'] = df['종가'].pct_change()
df.to_excel('Stocks/삼성SDI.xlsx')

from pykrx import stock
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import matplotlib
matplotlib.rcParams['font.family'] ='Malgun Gothic' 
matplotlib.rcParams['font.size'] = 15
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 

df=pd.read_excel('./Stocks/삼성SDI.xlsx')

plt.figure(figsize=(15,10))
plt.xticks(rotation=45)
plt.plot(df['날짜'],df['종가'], label='종가', linewidth=3, color='red')
plt.xlabel('20210401~20220401', color='red', loc='right') #left, center, right
plt.ylabel('단위: 원', color='red', loc='top') # top, center, bottom
plt.legend()
plt.title('삼성SDI', color='red')
plt.grid(axis='y')
plt.savefig('Stocks/삼성SDI.png',dpi=100)

plt.figure(figsize=(15,5))

plt.bar(df['날짜'],df['거래량'], color='green')
plt.title('삼성SDI 거래량')
plt.xlabel('20210401~20220401', color='green', loc='right') #left, center, right
plt.ylabel('단위: 1,000,000 주', color='green', loc='top') # top, center, bottom
plt.grid(axis='y')
plt.savefig('Stocks/삼성SDI 거래량.png',dpi=100)

df_s=df.describe()
df_s.to_excel('Stocks/삼성SDI_s.xlsx')

 

 

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