[복습] 판다스 활용, 환율 조회 데이터 분석 (6/5)

## 환율을 조사해보자

 

https://search.naver.com/search.naver?where=nexearch&sm=top_hty&fbm=0&ie=utf8&query=%ED%99%98%EC%9C%A8%EC%A1%B0%ED%9A%8C 

환율조회 : 네이버 통합검색

> 요기서 url을 받아온다

import pandas as pd

# url 지정
url = 'https://search.naver.com/search.naver?where=nexearch&sm=top_hty&fbm=0&ie=utf8&query=%ED%99%98%EC%9C%A8%EC%A1%B0%ED%9A%8C'

pd.read_html(url)

위 url 내용을 주피터 노트북에 불러올 수 있다.

 

tables = pd.read_html(url)
tables[0]

>> DataFrame 형으로 출력

# 한글 폰트 이름 확인

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
import matplotlib.font_manager as fm

font_name = fm.FontProperties(fname = 'C:\\Windows\\Fonts\\malgun.ttf').get_name()
matplotlib.rc('font', family='font_name')
plt.rc('font', family='Malgun Gothic')

>> 한글 폰트 깨짐 방지

 

df = tables[0]
df.set_index(df['통화명'], inplace=True)

del df['통화명']
df

>> 데이터프레임을 이름을 df로 지정해주고

     index를 '통화명' 지정해주고 업데이트한 뒤

 

>> 중복된 '통화명'열 삭제

 

df.plot(figsize=(8,6), title='네이버 환율 정보', grid=True)

* 매매기준율 : 매수 및 매도의 기준이 되는 환율

 

from datetime import datetime

cur_time = datetime.now()
df.to_excel('네이버 환율 정보_'+cur_time.strftime('%Y-%m-%d')+'.xlsx', index=False)

>> excel로 저장

 

 

 

---

 

 

tables = pd.read_html(url)
df = tables[0]
df.set_index(df['통화명'], inplace=True)
df.rename(columns={'통화명':'외환'}, inplace = True)
df

>> url을 판다스로 불러들어 index를 '통화명', column에 있던 '통화명'을 '외환'으로 바꿔줌

 

 

df.plot(kind='bar', stacked=True, figsize=(8,6))
plt.title('네이버 환율 정보')
plt.show()

>> stacked bar 형태

 

 

 

df.plot(kind='barh', stacked=True, figsize=(7,4))
plt.title('네이버 환율 정보')
plt.grid()
plt.show()

>> 수평 막대 그래프

 

 

df.plot(kind='area', alpha=0.5, grid=True, figsize=(7,4))
plt.title('네이버 환율 정보')
plt.xlabel('국가명')
plt.ylabel('매매기준율')

>> 면적 그래프