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주가 그래프 비교하기 주가 그래프 비교하기 하나 이상의 주가의 비교가 필요한 경우가 있습니다. 예를 들어 어떤 기업의 주가가 S&P500 지수 대비 더 좋은 수익률을 보여주고 있는지 또는 두 개 이상의 기업의 주사 변경 추이를 확인하는 경우가 될 것 같습니다. 저는 각 S&P500의 섹터별 수익률이 S&P500 지수 대이 어떤 수익률을 보여줬는디 확인할 때 자주 사용하곤 합니다. 이 작업을 위해서 유용하게 사용하는 yahoo finance 차트를 소개드립니다. https://finance.yahoo.com/ Yahoo Finance - Stock Market Live, Quotes, Business & Finance News At Yahoo Finance, you get free stock quotes, up-to-date .. 2022. 1. 5.
[Pandas] 중복 데이터 제거하기 중복 데이터 다루기 데이터프레임에는 중복 로우가 존재할 수 있습니다. 중복 데이터가 계산 결과에 영향을 주는 의미있는 데이터가 아니라면 중복 데이터를 적절하게 처리하는 것이 필요할 수 있습니다. df_duplicated = pd.DataFrame({'city': ['seoul']*3 + ['busan']*2, 'num' : ['02'] *3 + ['051']*2}) df_duplicated city num 0 seoul 02 1 seoul 02 2 seoul 02 3 busan 051 4 busan 051 도시 이름에 맞는 지역번호를 정보로 저장하는 데이터프레임으로 생성합니다. city 컬럼 정보를 이용하여 지역번호를 .. 2022. 1. 4.
[Pandas] NaN 데이터 채우기 결측 데이터의 보강 .fillna() NaN값을 특정 값으로 변경하는 경우 .fillna()를 사용할 수 있습니다. 아래와 같이 .fillna()를 이용하여 NaN값을 0으로 변경 했습니다. df a b c d 0 NaN NaN NaN NaN 1 3.0 4.0 5.0 NaN 2 6.0 7.0 8.0 NaN 3 9.0 10.0 NaN NaN 4 NaN 13.0 14.0 NaN 5 15.0 16.0 17.0 NaN 6 18.0 19.0 20.0 NaN 7 NaN NaN NaN NaN 8 24.0 25.0 26.0 NaN 9 27.0 NaN 29.0 NaN filled = df.fillna(0) filled a b c d 0 0.0 0.0 0.0 0.0 1 3.0 4.0 5.0 0.0 2 6.0 7.0 8.0.. 2022. 1. 3.
[ETF] 국내 ETF 수익률 및 자금유입 순위 (2021년 12월) 2021년 12월 국내 ETF 수익률 및 자금유입 순위를 소개합니다. 최근 ETF와 다양한 ETF 정보는 [링크]를 참고 부탁드립니다. ETFCHECK 사이트를 통해서 국내 ETF의 자금유입 순위를 확인할 수 있습니다. 2021년에는 어떤 ETF로 자금유입이 많았고 수익률은 어떤 ETF가 좋았는 지 확인해보겠습니다. 자금유입은 1개월 기준으로 확인한 정보이며 수익률은 3개월 기준입니다. 2021년 12월 1개월 자금 유입 순위 1위와 2위와의 자금유입 차이가 크고 미래에셋 TIGER ETF의 상위 순위에 많이 랭크 되었습니다. 날짜 이름 등수 자금유입 (억) 2021-01-03 KODEX 200 1 8433 2021-01-03 TIGER 차이나 전기차 SOLARACTIVE 2 5743 2021-01-03.. 2022. 1. 3.
[Pandas] 모든 컬럼이 NaN일 때만 삭제하기 데이터프레임 없는 값 채우기 pandas에서는 NaN의 값을 갖는 데이터를 누락된 데이터라고 합니다. NaN값은 해당 인덱스 레이블에 값이 없음을 의미합니다. 아래와 같이 NaN값을 가지는 데이터프레임을 생성하고 NaN으로 처리된 없는 값을 채우는 방법을 확인 해봅니다. df = pd.DataFrame(np.arange(0, 30).reshape(10,3), index = np.arange(0,10), columns=['a','b','c']) df a b c 0 0 1 2 1 3 4 5 2 6 7 8 3 9 10 11 4 12 13 14 5 15 16 17 6 18 19 20 7 21 22 23 8 24 25 26 9 27 28 29 df.loc[[0,7]] =.. 2022. 1. 3.
[Pandas] 데이터프레임 로우, 컬럼 정보 확인하기 DataFrame안의 데이터 접근¶ 데이터 프레임은 로우와 칼럼으로 구성되며 이 정보를 이용하여 데이터를 선택할 수 있습니다. 선택 작업에는 [], .loc[], iloc[]등을 사용합니다. 데이터를 사용하기 위해 kospi 주식정보를 사용합니다. In [12]: kospi = pd.read_csv("./^KS11.csv", index_col ='Date') kospi Out[12]: Open High Low Close Adj Close Volume Date 2020-12-28 2820.949951 2834.590088 2799.560059 2808.600098 2808.600098 1006200 2020-12-29 2810.550049 2823.439941 2792.060059 2820.510010 2.. 2022. 1. 2.
국내 채권 금리 정보 확인하기 국내 채권 금리 정보 확인하기 경제 기사를 보면 금리에 대한 이야기가 정말 많이 나옵니다. 금리는 현재 경제 상황을 읽어내기 위한 중요한 지표로 사용되기에 투자를 위해 꼭 확인해야할 지표입니다. 중요한 지표이니 정보를 쉽고 한번에 확인할 수 있다면 좋겠네요. 국고채 3년, 회사채, 국고채 10년 등과 같이 다양한 채권 수익률을 한번에 확인하기 위해 유용한 사이트를 공유합니다. 금융투자협회 채권정보센터 https://www.kofiabond.or.kr/ 금융투자협회 채권정보센터 www.kofiabond.or.kr 금융투자협회 채권정보센터에서는 국고채, 회사채 등 다양한 채권 수익률을 업데이트 해줍니다. 주소로 접속 한 후 - 을 선택하면 아래와 같이 다양한 채권 수익률을 확인할 습니다. 2021년 12월 .. 2022. 1. 1.
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