pandas_datareader 패키지에 있는 DataReader를 이용하여 받은 데이터를 DataFrame 객체로 만들 수 있습니다.
코드에서 쓰일 pandas_datareader는 따로 설치를 해야하는 패키지이고 datatime은 내장되어있습니다.
import pandas_datareader.data as web
import datetime
start = datetime.datetime(2019, 1, 1)
end = datetime.datetime(2019, 10, 29)
ds = web.DataReader("068270.KS", "yahoo", start, end)
print(ds)
2019-01-01부터 2019-10-29까의 셀트리온(068270)의 가격을 가져옵니다.
High Low Open Close Volume Adj Close
Date
2019-01-02 226000.0 213000.0 224500.0 214500.0 1045357.0 214500.0
2019-01-03 217500.0 208500.0 214000.0 210500.0 951894.0 210500.0
2019-01-04 221000.0 208000.0 210500.0 220000.0 1132255.0 220000.0
2019-01-07 227000.0 215000.0 227000.0 216000.0 1071752.0 216000.0
2019-01-08 219000.0 212500.0 216500.0 213500.0 646883.0 213500.0
2019-01-09 217500.0 210000.0 215500.0 214000.0 845610.0 214000.0
2019-01-10 221500.0 214500.0 215500.0 216500.0 895183.0 216500.0
2019-01-11 218500.0 214000.0 217000.0 216500.0 468357.0 216500.0
2019-01-14 216000.0 210000.0 216000.0 211000.0 710387.0 211000.0
2019-01-15 214000.0 205500.0 212000.0 207500.0 998718.0 207500.0
2019-01-16 209500.0 200500.0 208500.0 202000.0 1353859.0 202000.0
2019-01-17 204500.0 195500.0 201000.0 195500.0 1561345.0 195500.0
여기서 각각의 컬럼들의 의미는 다음과 같습니다.
High:고가
Low:저가
Open:시가
Close:종가
Volume:거래량
Adj Close:수정종가 = 분할, 배당, 배분, 신주 발생이 된 경우를 고려해 주식 가격을 조정(adjustment)해둔 가격
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