[Pandas] S&P500 지수와 KOSPI200 지수 불러와서 엑셀로 저장

이번 포스팅에서는 S&P500 지수와 KOSPI200 지수의 상관관계를 알아보기에 앞서 각각의 데이터를 불러온 후 엑셀파일로 저장하는 과정을 설명드리겠습니다.

 

먼저 소스는 다음과 같습니다.

import FinanceDataReader as fdr
import pandas as pd

df500 = fdr.DataReader("US500", '2017-05-01')
df200 = fdr.DataReader("KS200", '2017-05-01')

df500 = df500['Close']
df200 = df200['Close']

concat = pd.concat([df500, df200], axis=1, keys=['S&P500','KOSPI200'])

final = concat.dropna()

print(final)
#final.to_excel('S&P500-KOSPI200.xlsx')

FinanceDataReader를 이용해서 S&P500 지수와 KOSPI200 지수를 불러옵니다. 

S&P500는 'US500', KOSPI200는 'KS200' 을 첫번째 파라미터로 넣어줍니다.

 

두번째 파라미터는 시작 날짜를 의미합니다. 

세번째 파라미터는 마지막 날짜인데 입력하지 않으면 오늘 날짜까지로 설정이 됩니다.

 

concat 를 이용하여 두 지수의 종가를 합칩니다.

print를 하면 다음과 같이 데이터가 콘솔창에 출력됩니다.

주석처리된 것을 풀고 실행하면 다음과 같이 엑셀 파일이 생성됩니다.