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오늘 포스팅에서는 국내 시중 은행 종목들의 지난 3년 간 배당 내역을 전자공시 사이트 Dart API를 통해서 가져오고, Plotly를 활용해 시각화하도록 하겠다. 배당 데이터 추출 코드 프로세스는 다음과 같다. 1. 네이버 기준 은행 업종 종목들의 증시 코드를 가져온다 2. 해당 코드를 Dart 기준 코드로 변환한다. 3. Dart 코드를 가지고 은행별 배당 내역을 가져온다. 데이터 추출 코드 import pandas as pd import requests import datetime banks=['하나금융지주','제주은행','기업은행','KB금융','우리금융지주','JB금융지주','신한지주','BNK금융지주','DGB금융지주'] def get_code(corp_name): stock_code = pd..

아래 서울 열린데이터 서비스에서 제공해주고 있는 전통시장 현황 데이터를 사용해서 간략한 지도 시각화를 해보도록 하겠다. 대표적인 시각화 패키지 Mapbox와 Pydeck 라이브러리를 사용하도록 하겠다. data.seoul.go.kr/dataList/OA-1176/S/1/datasetView.do 서울시 전통시장 현황 서울시 전통시장별 현황정보입니다. 자치구별 전통시장의 주소와 상인회 연락처를 알려주고, 버스노선 및 시장 인근 지하철, 주차장 유무 정보 및 아케이드 지원내용을 알려줍니다. ※openAP data.seoul.go.kr 1. 데이터 가져오기 코드가 문제 없이 돌아간다면 아래와 같이 시장 이름, 주소 그리고 위경도 데이터를 확인할 수 있다. import requests import pandas ..

미국 주식 데이터 API FinancialModelingPrep를 활용해서 내가 미국 식음료 브랜드 중 가장 좋아하는 치폴레에 대해 간략히 분석해보도록 하겠다. 1. 치폴레 주가 치폴레에 본격적으로 살펴보기 전에 간략히 치폴레 주가 현황을 알아보도록 하겠다. 미국 소비 시장을 이끄는 밀레니얼 세대가 가장 좋아하는 브랜드인 만큼 치폴레 주가도 상장 이후 계속해서 증가하는 추세를 이어나가고 있다. 코로나 이슈도 치폴레 상승세를 막을 수 없었다. import FinanceDataReader as fdr cmg = fdr.DataReader('CMG', '2018-01-01', '2021-04-16').reset_index() import plotly.express as px fig = px.line(cmg, ..

1. 데이터 가져오기 국가 통계 포털에서 2018년부터 2020년까지 월별 국적, 목적별 입구 데이터를 가져와서 분석하도록 하겠다. 코드에 문제가 없다면 아래와 같은 데이터를 확인할 수 있을 것이다. import pandas as pd df=pd.read_csv('C:/Users/banad/Downloads/입국.csv',encoding='cp949') df.columns=['Continent','Country','Purpose','Month','Visitors'] df['Year']=df['Month'].apply(lambda x:x.split('. ')[0]) df['Purpose']=df['Purpose'].str.replace('관광','Tour').replace('상용','Business').r..

이번 포스팅에서는 국가통계포털에서 제공하는 국내 시도별 예금은행 예금액 데이터를 갖고 분석하도록 하겠다. 역시 이번에도 파이썬을 통해서 만들도록 하겠다. 1. 2020년 시도별 1인당 예금은행 예금액(천원) 2020년 시도별 예금액을 시도별 인구수로 나눈 결과를 지도로 시각화해보았다. 역시나 서울시가 1인당 예금액이 가장 높게 나타났다. from urllib.request import urlopen import json with urlopen('https://raw.githubusercontent.com/southkorea/southkorea-maps/master/kostat/2018/json/skorea-provinces-2018-geo.json') as response: kor = json.load(..

이번 포스팅에서는 국가 통계 포털에서 제공해주고 있는 빈집 데이터를 분석해보록 하겠다. 부동산에 관심을 갖기로 결심해서 오늘부터 하나씩 작은 것부터 분석해 나가도록 하겠다. 빈집 수치를 시작해서 최대한 재밌고 의미 있는 데이터를 찾아보겠다. 1. 데이터 가져오기 KOSIS 국가통계포털 데이터를 사용하도록 하겠다. 코드가 문제 없이 돌아간다면 아래와 같이 행정구역, 시점별 빈집 데이터를 확인할 수 있다. import pandas as pd df=pd.read_csv('C:/Users/banad/Downloads/빈집.csv',encoding='cp949') df.columns=['행정구역','시점','빈집비율','빈집수','전체주택수'] si_do={'강원도':'Gangwon-do','경기도':'Gyeon..

미국 증시는 MAGA 천하라고 해도 무방할 정도 MAGA 4개 기업이 주식 시장에서 차지하는 위엄은 엄청나다. 그래서 오늘 포스팅에서는 금융 데이터 API FinancialModelingPrep을 통해서 위 4개 종목 주식 정보를 비교해보도록 하겠다. 1. MAGA 시가총액 비교 시가총액에서는 애플이 무려 2조 2천억 달러로 MAGA에서도 1위를 달리고 있다. 예상보다 마이크로소프트가 시가총액이 1조 9천억 달러로 그다음을 기록했다. import pandas as pd import requests api='~' url=f'https://financialmodelingprep.com/api/v3/quote/MSFT,AAPL,GOOGL,AMZN?apikey={api}' res=requests.get(url)..

요즘 LH 사건 때문에 온 나라가 뒤숭숭하다. 그래서 이번 포스팅에서는 아래 공공데이터에서 제공하고 있는 임대주택 단지 API를 활용해서 국내 임대 주택에 대해 분석해보는 시간을 갖도록 하겠다. data.go.kr/tcs/dss/selectApiDataDetailView.do?publicDataPk=15059475 공공데이터 포털 국가에서 보유하고 있는 다양한 데이터를『공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률(제11956호)』에 따라 개방하여 국민들이 보다 쉽고 용이하게 공유•활용할 수 있도록 공공데이터(Datase www.data.go.kr 1. 데이터 가져오기 아래 코드가 문제없이 돌아간다면 전국 기준 국민 임대 주택 현황을 확인할 수 있을 것이다. from urllib.request impor..