1=Wikipedia를 이용한 방법
import pandas as pd
item_list=pd.read_html('https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_S%26P_500_companies')
df_item_list = item_list[0]
df_item_list.to_excel('./S&P500_list.xlsx')
1=pandas 가 해당 html의 첫번째 table 요소를 찾는다(코드에서는 df_item_list = item_list[0])
2=찾아온 table 요소를 dataframe 으로 변환해서 저장한다
2=Yahoo finance 를 이용한 방법
!pip install yahoo_fin
import yahoo_fin.stock_info as si
dow_list = si.tickers_dow()
s_n_p_500_list = si.tickers_sp500()
print("Tickers in Dow Jones:", len(dow_list))
print("Tickers in S&P 500 :", len(s_n_p_500_list))
print(dow_list)
print(s_n_p_500_list)
1=pip를 이용해 yahoo_fin package 설치 (! 가 있는 이유는 jupyter notebook 에서 수행시)
2=package import
3=Dows Jones 종목도 받아올 수 있다
4=S&P 500 종목을 List로 받아온다
5=결과를 출력해본다
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