pandas-datareaderを使ってGAFAの株価を取得（２０１８ー０６～２０１９ー０６）

今回はpandas-datareaderというツールを使ってGAFA（google、Apple、Facebook、Amazon）の２０１８年６月から２０１９年６月現在までの株価を取得し、終値の数値をグラフで描画しそれぞれの変化を視覚的に分析していこうと思います。

実行環境＆使用ライブラリ¶

実装¶

必要なパッケージのインポート

# 株価データを取得
import pandas_datareader

# グラフ描画ライブラリ
import matplotlib.pyplot as plt

# 綺麗に描画させるライブラリ
import seaborn as sns
sns.set_style('whitegrid')

それぞれの株価のデータはYahooから取得していきます。

# 取得した株価をpandasのデータフレームにする
df_goog = pandas_datareader.data.DataReader('GOOG', 'yahoo', '2018-06-14')
df_aapl = pandas_datareader.data.DataReader('AAPL', 'yahoo', '2018-06-14')
df_fb = pandas_datareader.data.DataReader('FB', 'yahoo', '2018-06-14')
df_amzn = pandas_datareader.data.DataReader('AMZN', 'yahoo', '2018-06-14')

それぞれの株価を取得したら中身を確認してみます。

# グーグルデータ直近の５件取得
df_goog.tail()

今回は終値であるCloseをそれぞれ描画させたいと思います。

# 実行

df_goog['Close'].tail()

Date
2019-06-10    1080.380005
2019-06-11    1078.719971
2019-06-12    1077.030029
2019-06-13    1088.770020
2019-06-14    1085.369995

それぞれ４種類の色に分け凡例枠も付けて分かりやすくさせたいと思います。

# 実行

df_goog['Close'].plot(figsize=(10, 5), color='yellow', label='GOOG')
df_aapl['Close'].plot(figsize=(10, 5), color='red', label='AAPL')
df_fb['Close'].plot(figsize=(10, 5), color='blue', label='FB')
df_amzn['Close'].plot(figsize=(10, 5), color='green', label='AMZN')
plt.legend()
plt.show()

グラフを見てみるとそれぞれが同じような動きをしているように見えます。やはり最先端を引っ張っているGAFAは同じような目線で世間をにぎわせているのかもしれません。

それでは以上になります。

ご覧いただきありがとうございました。