삶의 공유

주가데이터와 섹터 데이터연계하여 섹터별 등락률 구하기 및 코스피와 비교 1) MySQL에서 섹터 정보 불러오기(sector_info) - 앞서 저장한 MySQL DB에서 섹터 정보를 불러와보자, 전체 코드는 이렇다. import pymysql import pandas as pd # MySQL에서 Investar DB에 접속 conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', passwd='여러분비번', db='여러분DB', charset='utf8') sql = 'SELECT * FROM sector_info' sector_table = pd.read_sql(sql, conn) # sector_info Table을 read_sql()함수로 읽는다. sector..

종목코드별 주가 데이터 크롤링하여 저장하기 ※ 섹터 data MySQL Database에 저장하는 관련 포스팅은 하기 참고 바랍니다. https://wg-cy.tistory.com/95?category=1023254 [금융] 파이썬이용하여 코스피 대장주 찾기 Project-2(섹터 DB저장) 업종 & 섹터 산출 1. 업종 분류 현황 크롤링 (코스피 상장사) ※ 업종 분류 현황 크롤링하는 자세한 방법에 대해서는 하기 포스팅 참고 하면 좋을것 같다 https://wg-cy.tistory.com/54?category=1023254.. wg-cy.tistory.com 1) Database에서 종목 코드 정보 가져오기 import pymysql import pandas as pd # MySQL에서 Investar..