Pandas Studio 블로그

 
 import pandas as pd  # 데이터프레임을 다루는 패키지
 import datetime as dt  # 시간을 다루는 패키지
 import matplotlib.pyplot as plt  # 그래프 시각화 패키지
 from matplotlib import style 

 
 def read_stock_price_page(stock_code, page_num):
    '''
    네이버 주식시세 페이지에 접속하여 table을 dataframe으로 가져와서 정리
    '''
    target_url = ('http://finance.naver.com/item/sise_day.nhn?code='+ stock_code + '&page=' + str(page_num))
    data = pd.read_html(target_url)
    data = data[0]
    data.columns = ['날짜', '당일종가', '전일종가', '시가', '고가', '저가', '거래량']
    price_data = data.dropna(axis=0, how='any')
    price_data = price_data.drop(price_data.index[0])
    price_data = price_data.reset_index(drop=True)
    price_data['날짜'] = pd.to_datetime(price_data['날짜'], format='%Y/%m/%d')
    return price_data

 
 def stock_price_pages_to_df(code, days_limit=30):
    '''
    오늘부터 days_limit 일수 만큼 이전 날짜 주가를 가져온다.
    '''
   
    df_list_price = []
    page = 1
    while True:
        try:   
            data = read_stock_price_page(code, page)
            time_limit = dt.datetime.now() - data['날짜'][0] 
            if time_limit.days > days_limit: break  
            df_list_price.append(data)                    
            page = page + 1
   
        except: break
    df_price = pd.concat(df_list_price)
    df_price = df_price.reset_index(drop=True)

    return df_price

 
 # 함수를 실행하여 KH바텍(060720)의 과거 30일 주가정보를 가져온다.    
 stock_code = '060720'
 days_limit = 30
 df = stock_price_pages_to_df(stock_code, days_limit)

 
 # 주식 시세(당일종가) 그래프를 그린다.
 style.use('ggplot')   #그래프 스타일 지정
 plt.plot(df.날짜, df.당일종가.astype(int))  
 plt.show()