pandas-datareaderで経済データを取得する完全ガイド
こんにちは、コグラフ株式会社データアナリティクス事業部の平松です。
今回はPythonライブラリの一つである「pandas-datareader」について、コードを用いて解説します。
コードではMatplotlibやdatetimeのライブラリも用いて解説しているので、合わせてimportし、学んでみて下さい!
金融・経済データの可視化を手早く行いたい方は必見です!
Pandas-datareaderとは
pandas datareaderはWeb上の色々な情報ソースに対してAPIを使って簡単に取得することが出来る便利なツールです。
pandas-datareaderを使うと、Web上の様々なソースに簡単にアクセスして、株価や為替レート、人口などのデータをpandas.DataFrameとして取得できます。
Pandas-datareaderの使い方
これより先はコードを交えて解説していきたいと思います。
この実例では、VSCode(Visual Studio Code)を使ってターミナルに出力することを想定しています。
まずはターミナルでPandas-datareaderをインストールします。
pip install pandas-datareader
必要なライブラリをimportします。
import datetime as dt
import pandas_datareader.data as web
import matplotlib.pyplot as plt
datetimeモジュールは、Pythonに標準で備わっているモジュールの一つで、Pythonの実行環境があればすぐに使用できます。
datetimeを使用すると日付や時間をプログラムから取得でき、日付の表示や時間の表示ができるようになります。
start = dt.date(2012,1,1)
end = dt.date.today()
df = web.DataReader('JTSJOL', 'fred', start, end)
print(df)
このようにweb.DataReader(データカラム , API , 範囲1 , 範囲2)のように引数を指定してあげると下記図のように結果が出力されます。
DataReaderの便利なところは、read_csv関数で読み込みを行わなくても、対応しているAPIであればデータを取得できるところです。
plt.plot(df.index, df)
plt.show()
matplotlibで可視化を行います。
出力結果は以下の通り米非農業部門求人率が出力されました。
複雑な動作はなく、比較的シンプルなコードで出力が可能です。
様々な活用法
ここまでコードを書いてきて、金融や経済のデータ以外でも活用できるのではないかと思った方もいるかもしれません。
バージョン0.8.0時点で、対応しているデータソースが、以下のものがあります。
このように金融・経済特化型のパッケージになっています。
①World Bank:世界銀行
→https://www.worldbank.org/ja/country/japan
②St.Louis FED (FRED):セントルイス連銀
→https://fred.stlouisfed.org/
③OECD:経済協力開発機構
→https://www.oecd.org/
Eurostat:欧州委員会統計局
→https://ec.europa.eu/eurostat
④Quandl:投資ファンドに金融、経済等のデータ提供機関
→https://demo.quandl.com/
⑤IEX:インベスターズ取引所
→https://www.iexexchange.io/
⑥Enigma:中小企業の財務データ
→https://enigma.com/
⑦Alpha Vantage:株式、為替、商品、暗号通貨のなどのデータ
→https://www.alphavantage.co/
⑧Tiingo:株式、ETF、投資信託に関するデータ(毎日更新)→https://www.tiingo.com
⑨Kenneth French's data library:ケネス・R・フレンチのHP
→http://mba.tuck.dartmouth.edu/pages/faculty/ken.french/index.html
⑩Thrift Savings Plan:機関投資家に情報提供する企業
→https://www.tsp.gov/
⑪Nasdaq :ナスダック
→https://www.nasdaq.com/glossary/t/trading-symbol
⑫Stooq:経済情報提供機関
→https://stooq.com/
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