Arrow는 일련의 시계열 데이터를 다루는 파이썬 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 처리 속도와 메모리 사용량 측면에서 다른 시계열 라이브러리들과 비교해 높은 성능을 보여줍니다.

이번 예제에서는 Arrow 라이브러리와 Pandas를 활용하여 주식 시세 데이터를 분석하는 방법을 알아보겠습니다.

데이터 수집

먼저, Yahoo Finance에서 제공하는 주식 시세 데이터를 Arrow 라이브러리를 사용하여 수집합니다. 아래의 코드를 실행하여 필요한 라이브러리를 설치합니다.

!pip install arrow pandas pandas-datareader

다음으로, pandas_datareader를 사용하여 주식 시세 데이터를 수집합니다. 아래의 코드를 실행하여 AAPL (애플 주식)의 일별 시세 정보를 받아옵니다.

import arrow
import pandas_datareader as pdr

start_date = arrow.get('2022-01-01')
end_date = arrow.now()

df = pdr.get_data_yahoo('AAPL', start=start_date, end=end_date)['Close']

데이터 분석

데이터를 수집했으면, 이제 그래프를 통해 데이터를 시각화하고 분석해보겠습니다. 아래의 코드를 실행하여 matplotlib 라이브러리를 설치합니다.

!pip install matplotlib

다음으로, Pandas와 Arrow를 사용하여 데이터를 분석하고 그래프를 그립니다. 아래의 코드를 실행하여 주식 시세 데이터를 시각화합니다.

import matplotlib.pyplot as plt

df.plot(figsize=(10, 6))
plt.title('AAPL Stock Prices')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price')
plt.grid(True)
plt.show()

이 코드를 실행하면 AAPL 주식의 일별 종가 데이터를 그래프로 확인할 수 있습니다.

결론

이 예제에서는 Arrow 라이브러리와 Pandas를 활용하여 주식 시세 데이터를 수집하고 분석하는 방법을 알아보았습니다. Arrow 라이브러리는 강력한 성능과 편리한 기능을 제공하기 때문에, 시계열 데이터 분석에 많은 도움이 될 것입니다.

더 많은 정보를 찾으려면 아래의 링크를 확인해주세요:

• Arrow 라이브러리 공식 문서
• Pandas 공식 문서
• Yahoo Finance