[데이터 수집 및 전처리] [Python/파이썬]네이버증권API 활용 - 회사명, 종목코드 받아오기

 

*Python 3.9.13을 사용했습니다.

 

한국거래소에서는 국내 상장사(코스피/코스닥)에 대한 정보를 아래 링크의 엑셀 파일을 통해 제공하고 있습니다.

이 파일에서 "회사명, 종목코드"만 수집하여 추후 네이버API 사용 시 활용하고자 합니다.

우선, Pandas를 설치한 후 Pandas 모듈의 read_html을 사용하여 한국거래소 정보 파일을 읽어 옵니다.

import pandas as pd
#한국거래소에서 종목 코드 받아옵니다. [0]은 헤더를 첫번째 행으로 지정하기 위해 사용 했습니다.
code_df = pd.read_html('http://kind.krx.co.kr/corpgeneral/corpList.do?method=download&searchType=13')[0]

위 코드의 마지막 줄에 print (code_df)를 실행하면 아래와 같이 엑셀의 정보가 code_df변수에 저장된 것을 확인할 수 있습니다.

 

 

다만, 앞으로 있을 네이버증권API 사용 시 종목코드가 6자리여야 하기에 아래와 같이 종목코드의 포맷을 변경해줍니다.

# 종목코드가 6자리이기 때문에 6자리를 맞춰주기 위해 설정해줍니다.
code_df.종목코드 = code_df.종목코드.map('{:06d}'.format)

위 코드의 마지막 줄에 print(code_df)를 실행하면 종목코드의 포맷이 변경된 것을 확인할 수 있습니다.

 

경축! 아무것도 안하여 에스천사게임즈가 새로운 모습으로 재오픈 하였습니다.
어린이용이며, 설치가 필요없는 브라우저 게임입니다.
https://s1004games.com

 

이제 우리가 필요한 것은 "회사명, 종목코드" 이기에 다른 컬럼을 읽기에서 제외 시킵니다. 또한, 리스트로 변경하여 앞으로 있을 네이버증권API 사용에 활용할 예정입니다.

#우리에게 필요한 회사명과 종목코드만 남깁니다.
code_df = code_df[['회사명', '종목코드']]
#리스트 형식으로 변경하면 네이버증권API 사용을 위한 준비가 끝납니다.
stock_list = code_df.values.tolist()

stock_list를 출력해보면 아래와 같이 리스트로 잘 변경된 것을 볼 수 있습니다.

 

 

 

전체 코드는 아래와 같습니다. 이제 다음 시간엔 stock_list 변수를 활용할 예정 입니다.

import pandas as pd
#한국거래소에서 종목 코드 받아옵니다. [0]은 헤더를 첫번째 행으로 지정하기 위해 사용 했습니다.
code_df = pd.read_html('http://kind.krx.co.kr/corpgeneral/corpList.do?method=download&searchType=13')[0]
#종목코드가 6자리이기 때문에 6자리를 맞춰주기 위해 설정해줍니다.
code_df.종목코드 = code_df.종목코드.map('{:06d}'.format)
#우리에게 필요한 회사명과 종목코드만 남깁니다.
code_df = code_df[['회사명', '종목코드']]
#리스트 형식으로 변경하면 네이버증권API 사용을 위한 준비가 끝납니다.
stock_list = code_df.values.tolist()

출처: https://marketward.tistory.com/2 [코드제이:티스토리]

 

 

 

본 웹사이트는 광고를 포함하고 있습니다.
광고 클릭에서 발생하는 수익금은 모두 웹사이트 서버의 유지 및 관리, 그리고 기술 콘텐츠 향상을 위해 쓰여집니다.
번호 제목 글쓴이 날짜 조회 수
공지 오라클 기본 샘플 데이터베이스 졸리운_곰 2014.01.02 86139
공지 [SQL컨셉] 서적 "SQL컨셉"의 샘플 데이타 베이스 SAMPLE DATABASE of ORACLE 가을의 곰을... 2013.02.10 78637
공지 [G_SQL] Sample Database 가을의 곰을... 2012.05.20 95366
33 [spark][sparksql][odbc][jdbc] JDBC and ODBC drivers and configuration parameters file 졸리운_곰 2021.04.14 4127
32 [spark][pyspark][php] Natively Connect to Spark Data in PHP 졸리운_곰 2021.04.14 1702
31 [SPARK][Python][pySpark][아콘 소프트][나무기술] Real-world Python workloads on Spark: Standalone clusters : 스파크 예제 논란, driver-host 불필요 file 졸리운_곰 2021.04.03 1691
30 [Spark] Apache Spark Cluster(Standalone) 스파크 클러스터 스텐드 얼론 구축 졸리운_곰 2021.03.28 1523
29 [Spark][머신러닝] Apache Spark-Python vs Scala 성능 비교 file 졸리운_곰 2021.03.21 1152
28 [Spark][MSA] Apache Spark - Key/Value Paris (Pair RDD) 졸리운_곰 2021.03.21 1583
27 [Spark][머신러닝] Apache Spark - RDD (Resilient Distributed DataSet) Persistence file 졸리운_곰 2021.03.21 1312
26 [Spark][머신러닝] Apache Spark - RDD (Resilient Distributed DataSet) 이해하기 - #2 file 졸리운_곰 2021.03.21 1086
25 [Spark][머신러닝] Apache Spark - RDD (Resilient Distributed DataSet) 이해하기 - #1 file 졸리운_곰 2021.03.21 1678
24 [Spark][머신러닝] Apache Spark 소개 - 스파크 스택 구조 file 졸리운_곰 2021.03.21 1318
23 [Spark] cache()와 persist()의 차이 file 졸리운_곰 2021.03.16 1550
22 [Spark] Spark - RDD vs Dataframes vs Datasets 우리는 언제, 왜 RDD, Dataframes, Datasets를 사용해야 할까? file 졸리운_곰 2021.03.15 1317
21 [Spark & Oracle] Reading Data From Oracle Database With Apache Spark file 졸리운_곰 2021.03.15 1148
20 [spark][pySpark] 스파크 튜토리얼 - 스파크 SQL file 졸리운_곰 2021.03.15 1856
19 [spark][flask][python] Machine learning at Scale using Pyspark & deployment using AzureML/Flask file 졸리운_곰 2021.03.14 2034
18 [pySpark, 파이썬 spark] Best Practices Writing Production-Grade PySpark Jobs file 졸리운_곰 2021.03.14 1692
17 [apache spark] 아파치 스파크 Data Sharing between multiple Spark Jobs in Databricks file 졸리운_곰 2021.03.13 1792
16 [Apache Spark] Spark SQL 아파치 스파크 SQL 개요 졸리운_곰 2021.03.13 1282
15 [spark] Apache Livy: A REST Interface for Apache Spark file 졸리운_곰 2021.03.12 1354
14 [spark] Spark 및 Oracle 데이터베이스 file 졸리운_곰 2021.03.06 1410
대표 김성준 주소 : 경기 용인 분당수지 U타워 등록번호 : 142-07-27414
통신판매업 신고 : 제2012-용인수지-0185호 출판업 신고 : 수지구청 제 123호 개인정보보호최고책임자 : 김성준 sjkim70@stechstar.com
대표전화 : 010-4589-2193 [fax] 02-6280-1294 COPYRIGHT(C) stechstar.com ALL RIGHTS RESERVED