이전 게시물에서 저는 Python 스크립트 내에서 직접 Quandl을 통해 자동차 데이터를 쿼리 할 수있는 방법을 보여주었습니다.

이 게시물에서는 Python으로 Quandl에서 플래티넘 및 팔라듐 교환 가격을 쿼리하는 방법을 문서화합니다. 데이터는 런던 팔라듐 및 플래티넘 시장 (http://www.lppm.com)에서 검증되었습니다.

아래 코드에서 Quandl에서 플래티넘 가격으로 데이터 세트를 검색합니다.

import quandl
# API 키 설정
quandl.ApiConfig.api_key = "your key here"
import numpy
import pandas
# quandl에서 numpy 형식으로 데이터를 검색 한 다음 pandas DataFrame으로 변환
data = pandas.DataFrame(quandl.get('LPPM/PLAT', returns="numpy"))

얻은 데이터 세트에는 전 세계 금속 거래소의 일일 개장 및 종가가 포함됩니다. 얻은 데이터 프레임의 헤더를 살펴볼 수 있습니다.

data.head()

보시다시피 일일 개장 및 종가는 USD, EUR 및 GBP로 표시됩니다. 그러나 일부 열은 비어 있습니다. 검색된 데이터 프레임의 꼬리도 확인하여 이것이 초기 항목의 경우에만 해당되는지 살펴 보겠습니다.

data.tail()

최근에는 모든 통화에 대한 가격이 나열되었습니다. 개장 및 종가가 1990 년과 2020 년 모두 USD로 상장되었으므로 저는 USD 가격에만 집중하기로 결정했습니다.

아래 코드에서는 matplotlib를 사용하여 플래티넘 종가 기록을 USD로 표시합니다.

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize = (10,10))
plt.plot(data["Date"], data["USD PM"],color = "red")
plt.title("Daily platinum closing prices",size=26)
plt.ylabel("closing price [USD]",size = 16)
plt.xlabel("date", size = 16)

Text(0.5, 0, 'date')

아래 코드에서 팔라듐 가격 기록에 대해 위의 워크 플로를 반복합니다.

먼저 Quandl에서 데이터를 쿼리합니다.

data = pandas.DataFrame(quandl.get('LPPM/PALL', returns="numpy"))

다음으로 데이터 프레임의 헤더를 검토합니다.

data.head()

그리고 데이터 프레임의 꼬리도 검토합니다.

data.tail()

다시 말하지만, 저는 USD의 종가에 초점을 맞추 었습니다. Python에서 matplotlib를 사용하여 아래 가격 기록을 플로팅합니다.

plt.figure(figsize = (10,10))
plt.plot(data["Date"], data["USD PM"],color = "red")
plt.title("Daily palladium closing prices",size=26)
plt.ylabel("closing price [USD]",size = 16)
plt.xlabel("date", size = 16)

Text(0.5, 0, 'date')

Linnart Felkl

최적화 및 시뮬레이션을 전문으로하는 산업 엔지니어 (R, Python, SQL, VBA)