機械学習で株価分析 09.取得したデータの統合

はじめに

本記事では、取得した株価情報と経済指標情報をひとつのデータフレームに統合する方法を紹介します。併せて、データのブランクを埋める方法もご紹介します。なお、本記事は過去の記事 06.個別の株価データの取得 と 08.経済指標データの取得 の続きですので、未読の方はまずこちらをご参照ください。

手順

株価データ・経済指標データを取得し、以下のプログラムを実行することでデータを結合できます。後半で、データにnanが含まれないよう編集しています。まず、ffillを用いてnanに過去の値を代入し、過去の値がない部分は0を代入するメソッドです。

# 株価データに経済指標データを統合
df_merge = pd.concat([df_stock, df_fred], axis=1)

# データのブランクを穴埋め
df_merge = df_merge.fillna(method='ffill')
df_merge = df_merge.fillna(0)

ソースコード全文

以下にソースコード全文を示します。

!pip install yfinance

# 必要なライブラリをインポート
import yfinance as yf
yf.pdr_override()
import numpy  as np
import pandas as pd
from   pandas_datareader import data
import datetime
from   IPython.display   import display

# データの取得開始日・取得終了日を設定
day_start = datetime.date(2021,1,1)
day_end   = datetime.date.today() + datetime.timedelta(days=1)

# 銘柄名を変数に格納
stock_name  = ["4689.T"]

# 株価データを読み込み
df_stock = data.DataReader(stock_name, day_start, day_end, interval="1d")

# 取得する経済指標を設定
fred_name = ["^N225"]

# 経済指標データ取得
df_fred = data.DataReader(fred_name, day_start, day_end, interval="1d")

# 経済指標データの列名を編集
for i in range(len(fred_name)):
  df_fred = df_fred.add_prefix(fred_name[i] + " ")

# 株価データに経済指標データを統合
df_merge = pd.concat([df_stock, df_fred], axis=1)

# データのブランクを穴埋め
df_merge = df_merge.fillna(method='ffill')
df_merge = df_merge.fillna(0)

# 取得したデータを表示
display(df_merge)

プログラムを実行し、コンソール上に指定した期間の統合された株価・経済指標情報が表示されれば成功です。

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