금융인을 위한 파이썬 업무자동화 2주차

DataFrame 만들기

Pandas : 데이터 분석

해외주식야후사이트: 

 

https://finance.yahoo.com/quote/AAPL?p=AAPL&.tsrc=fin-srch 

Apple Inc. (AAPL) Stock Price, News, Quote & History - Yahoo Finance

 

코렙 활용하기 :  https://drive.google.com/

Google Drive: 로그인

 

판다스, 넘피 라이브러리 설치 명령어 : !pip install pandas numpy

 

[DataFrame을 만들어서(df)  문서추가, 컬럼추가, 조건컬럼추가 ]

import pandas as pd
import numpy as np

data = {
    'name' :['철수','영희','동희','영수'],
    'age' : [15,12,20,35]
}

df = pd.DataFrame(data)


doc = {
    'name' : '세종',
    'age':23
}
df =df.append(doc,ignore_index=True)

df['city'] = ['서울','부산','서울','부산','부산']

df['is_adult'] = np.where(df['age']<20 , '청소년','성인')

df를 찍어보면 하기와 같이 나온다

최대값 - max() , 최소값 - min() , 평균 - mean()

describe  다보여주기(count,mean,std,min, max 등)

df['age'].max()
df['age'].min()
df['age'].mean()
df['age'].describe()

Quiz. 서울에 사는 사람들의 age 평균 구하기 

df[df['city']=='서울']['age'].mean()

 

종목데이터_2주차 엑셀파일을 읽어와서,  엑셀데이터를 소수점 2째짜리 까지 보여주고

어제보다 올랐고(change_rate >0) , per가 0보다 크고 ,

순이익은 시가총액을 per로 나눈게 순이익 df['earning'] = df['marketcap'] / df['per']    

 * per = 시가총액/순이익 = 주가/주당순이익 * 에서

주가 = per(주가수익비율) * eps(주당순이익) 

=>    df['close'] = df['per'] * df['eps']  

 

순이익, 종가를 추가하고 , date 컬럼을 없애고 , 

pbr < 1 , 시총 1조이상, per <20 을 추려보

import pandas as pd
import numpy as np

df=pd.read_excel('종목데이터_2주차.xlsx')

pd.options.display.float_format = '{:.2f}'.format

df.head()
df.tail(10)

cond = df['change_rate'] >0
df = df[cond]

cond = df['per'] >0
df = df[cond]

df['close'] = df['per'] * df['eps']
df['earning'] = df['marketcap'] / df['per']

del df['date']

cond = (df['pbr'] <1) & (df['marketcap'] > 1000000000000) & (df['per'] <20)
df = df[cond]

df.sort_values(by='marketcap', ascending=False)
#df.describe()

 

 

[설치]

 

!pip install urllib3==1.26.14 requests==2.25.1 yahooquery==2.3.0

 

[ 해외주식 전체사용법]

https://yahooquery.dpguthrie.com/guide/

Introduction - yahooquery

https://finance.yahoo.com/quote/AAPL?p=AAPL&.tsrc=fin-srch 

Apple Inc. (AAPL) Stock Price, News, Quote & History - Yahoo Finance

 

[  Ticker의 여러 Module 사용법]

https://yahooquery.dpguthrie.com/guide/ticker/modules/

Modules - yahooquery

 

 

[yahoo finance 에서 볼 수 있는 거의 모든 정보 보기 가져오는 함수 만들고 불러오기]

from yahooquery import Ticker
import pandas as pd

pd.options.display.float_format = '{:.2f}'.format

def add_company(code):  
  company = Ticker(code)
  modules = 'summaryDetail assetProfile price financialData defaultKeyStatistics'
  all_data = company.get_modules(modules)

  name = all_data[code]['price']['shortName']
  industry = all_data[code]['assetProfile']['industry']
  marketcap = all_data[code]['price']['marketCap']  
  currentPrice = all_data[code]['financialData']['currentPrice']
  business  = all_data[code]['assetProfile']['longBusinessSummary']
  targetPrice  = all_data[code]['financialData']['targetMeanPrice']
  revenue = all_data[code]['financialData']['totalRevenue']

  per = all_data[code]['summaryDetail']['trailingPE']
  eps = all_data[code]['defaultKeyStatistics']['trailingEps']
  pbr = all_data[code]['defaultKeyStatistics']['priceToBook']
  
  df_earnings = pd.DataFrame.from_dict(company.earnings[code]['financialsChart']['yearly'])

  rev2021 = df_earnings.iloc[-2,1]
  rev2020 = df_earnings.iloc[-3,1]
  rev2019 = df_earnings.iloc[-4,1]

  ear2021 = df_earnings.iloc[-2,2]
  ear2020 = df_earnings.iloc[-3,2]
  ear2019 = df_earnings.iloc[-4,2]

  doc = {
    'code':code,
    'name':name,
    'industry':industry,
    'business':business,
    'marketCap':marketcap/1000,
    'currentPrice':currentPrice,
    'targetPrice':targetPrice,
    'per':per,
    'eps':eps,
    'pbr':pbr,
    'rev2021':rev2021/1000,
    'rev2020':rev2020/1000,
    'rev2019':rev2019/1000,
    'ear2021':ear2021/1000,
    'ear2020':ear2020/1000,
    'ear2019':ear2019/1000,
  }
  return doc

df = pd.DataFrame()
codes = ['AAPL','ABNB','BIDU','FB','GOOG','MSFT','TSLA','PYPL','NFLX','NVDA']

for code in codes:
  try:
    row = add_company(code)
    df = df.append(row, ignore_index= True)
  except:
    print(f'error -{code}')

#df[df['per']<30].sort_values(by='eps',ascending=False)

new_df = df[['name','currentPrice','targetPrice']].copy()

new_df['gap'] = new_df['targetPrice'] / new_df['currentPrice'] -1

new_df.sort_values(by='gap', ascending=False)
#print(name, marketcap, industry, currentPrice, targetPrice, per, eps, pbr, revenue)

# 재무제표
#company.balance_sheet()

# 현금흐름표
#company.cash_flow()

#company.earnings['TSLA']['earningsChart'] 
# company.earnings['TSLA']['quarterly']

 

 

[yahooquery를 이용해서, Balance Sheet의 CashAndCashEquivalents를 아래와 같이 표기후 2022,2021 차이도 만들어 보세요]

from yahooquery import Ticker
import pandas as pd

company = Ticker('TSLA')

df = company.balance_sheet()
df = df[['CashAndCashEquivalents']].transpose()

df.columns = ['2022','2021','2020','2019']

data = company.price

df['name'] = data['TSLA']['shortName']

new_df = df[['name','2022','2021']].copy()

new_df['diff'] = new_df['2022'] - new_df['2021']
new_df.reset_index(drop=True)

 

1주차 : 네이버에서 뉴스 가져오는 함수 , 코랩 폴더에 저장 및 다운로드 ,네이버금융사진 저장
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