忙しくてADR銘柄を比較してる時間がない,,
リストがあれば、すぐ選べるのに,,
資金少ないし、失敗したくないなぁ,,

そんな方でも大丈夫です！三部作のゴールは、**時価総額順**、**業種別**、**指定額範囲**で検索できる、ADR銘柄のリストの作り方がわかります。それによって調べたい時価総額や業種を絞り込んで、パッと比較できるようになります。

〜目次〜

[1. yahoofinanceから米国上場銘柄の取得](#1-yahoofinanceから米国上場銘柄の取得) 　 [1-1. モジュールのインポート](#1-1-モジュールのインポート) 　 [1-2. 表示行数の設定](#1-2-表示行数の設定) 　 [1-3. urlの作成](#1-3-urlの作成) [2. データの整形](#2-データの整形) 　 [2-1. データフレームの結合](#2-1-データフレームの結合) 　 [2-2. 数字のみ抽出](#2-2-数字のみ抽出) 　 [2-3. 単位千を000に変換](#2-3-単位千を000に変換) 　 [2-4. ドル円の現在価格を取得](#2-4-ドル円の現在価格を取得) 　 [2-5. 時価総額を円表示してデータフレームに追加](#2-5-時価総額を円表示してデータフレームに追加) 　 [2-6. 一株の価格を数値のみ表示](#2-6-一株の価格を数値のみ表示) 　 [2-7. 小数点以下の表示数を指定](#2-7-小数点以下の表示数を指定) 　 [2-8. 列の追加](#2-8-列の追加) 　 [2-9. 列の除去](#2-9-列の除去) 　 [2-10. 列の入れ替え](#2-10-列の入れ替え) 　 [2-11. 列要素の編集](#2-11-列要素の編集) [3. 検索](#3-検索) 　 [3-1. 時価総額の範囲を指定](#3-1-時価総額の範囲を指定) 　 [3-2. 一株円の価格範囲を指定](#3-2-一株円の価格範囲を指定) [4. 終わりに](#4-終わりに)

#1. yahoofinanceから米国上場銘柄の取得
####1-1. モジュールのインポート

import pandas as pd# データ分析
import pandas_datareader# Pandasの0.19.0からサポートされなくなって、独立して使われている
import numpy as np# 計算処理
import time# sleepを入れる
import re# 正規表現の表示と編集

基本的にpandasを使用します。

####1-2. 表示行数の設定 ```python # 表示行数の設定 # 4の箇所を、Noneにすると無制限表示 pd.set_option("display.max_rows", 4) ``` 取得する銘柄は6800行のデータフレームになります。全て表示するとデータフレーム壁ができて見にくいので、好みで行数を設定して下さい。
####1-3. urlの作成 ```python # YahooFinanceから、NASDAQ/NYSE/OTCに上場している銘柄の取得 urls = ["https://stocks.finance.yahoo.co.jp/us/ranking/?kd=4&tm=d&mk=&adr=&cg=&idx=&brk=&p={}".format(i) for i in range(1,137)] ``` YahooFinenceから、NASDAQ/NYSE/OTCに上場している銘柄一覧を取得するためのurlリストを作成。 urlの末番号が違うだけなので、format(i)にfor文で数字を入れ込んでいきます。 >`出力結果` ['https://stocks.finance.yahoo.co.jp/us/ranking/?kd=4&tm=d&mk=&adr=&cg=&idx=&brk=&p=1', 'https://stocks.finance.yahoo.co.jp/us/ranking/?kd=4&tm=d&mk=&adr=&cg=&idx=&brk=&p=2', 'https://stocks.finance.yahoo.co.jp/us/ranking/?kd=4&tm=d&mk=&adr=&cg=&idx=&brk=&p=3', 'https://stocks.finance.yahoo.co.jp/us/ranking/?kd=4&tm=d&mk=&adr=&cg=&idx=&brk=&p=4', ... ... ... ... ... 'https://stocks.finance.yahoo.co.jp/us/ranking/?kd=4&tm=d&mk=&adr=&cg=&idx=&brk=&p=133', 'https://stocks.finance.yahoo.co.jp/us/ranking/?kd=4&tm=d&mk=&adr=&cg=&idx=&brk=&p=134', 'https://stocks.finance.yahoo.co.jp/us/ranking/?kd=4&tm=d&mk=&adr=&cg=&idx=&brk=&p=135', 'https://stocks.finance.yahoo.co.jp/us/ranking/?kd=4&tm=d&mk=&adr=&cg=&idx=&brk=&p=136']

#2. データの整形
データ整形が作業のほとんどになるかと思います。
整形が終われば、要素を組合わせる非常に楽しい工程が待っています。
ですので、それまでお付き合い下さい。

####2-1. データフレームの結合

# データフレーム化して結合
# ignore_index=Trueがなくても取得できるがindex番号が結合されない
urls_read = [pd.read_html(url_read, encoding="utf-8", skiprows=[51])[0] for url_read in urls]
time.sleep(2)
df = pd.concat(urls_read, ignore_index=True)

取得してきたデータフレームを結合して、一つのデータフレームにします。
取得から結合ができていれば、下の結果が返ってきます。
もしエラーになる方は、1-3でやったrange(urlの取得ページ数)を一つ減らしてみて下さい。

出力結果
順位名称・ティッカー・市場取引値前日比・前日差時価総額掲示板
0 1 アップル[AAPL] - NASDAQ 121.21(03/26 17:20) +0.51%(+0.62) 2,034,885,116千掲示板
1 2 マイクロソフト[MSFT] - NASDAQ 236.48(03/26 17:32) +1.78%(+4.14) 1,783,583,185千掲示板
... ... ... ... ... ... ...
6798 6799 ナショナル・リテール…[NNN-PE] - NYSE 25.09(10/01 19:23) -%(---) 2,885千掲示板
6799 6800 アメリカン・ケアソー…[GNOW] - NASDAQ 0.17(05/15 01:10) -%(---) 2,822千掲示板
6800 rows × 6 columns

####2-2. 数字のみ抽出 ```python # 列要素の整形（時価総額列から数字のみを抽出） rep_df = df['時価総額'].str.replace('千',',').str.replace(",","") ``` 時価総額で範囲検索するために、単位「千」を除去。

出力結果
0 2034885116
1 1783583185
...
6798 2885
6799 2822
Name: 時価総額, Length: 6800, dtype: object

####2-3. 単位千を000に変換 ```python # 時価総額列はまだsrt型なので、数字をint型にして列に追加 df.assign(時価総額_ドル = rep_df.astype(np.int)*1000) coldf = df.assign(時価総額_ドル = rep_df.astype(np.int)*1000) ``` int型にした要素に1000をかけて桁を合わせます。列名を「時価総額_ドル」に変えて、データフレームに追加。 >`出力結果` 順位名称・ティッカー・市場取引値前日比・前日差時価総額掲示板時価総額_ドル 0 1 アップル[AAPL] - NASDAQ 121.21(03/26 17:20) +0.51%(+0.62) `2,034,885,116千` 掲示板 `2034885116000` 1 2 マイクロソフト[MSFT] - NASDAQ 236.48(03/26 17:32) +1.78%(+4.14) 1,783,583,185千掲示板 1783583185000 ... ... ... ... ... ... ... ... 6798 6799 ナショナル・リテール…[NNN-PE] - NYSE 25.09(10/01 19:23) -%(---) 2,885千掲示板 2885000 6799 6800 アメリカン・ケアソー…[GNOW] - NASDAQ 0.17(05/15 01:10) -%(---) 2,822千掲示板 2822000 6800 rows × 7 columns
####2-4. ドル円の現在価格を取得 ```python # 現在の為替の価格を表示 djdf = pd.read_html("https://stocks.finance.yahoo.co.jp/stocks/detail/?code=USDJPY=X",encoding="utf-8")[0]

ilocでデータフレームの表示する箇所を[x,y]でピンポイント表示

usd_jpy_df = djdf.iloc[0,1]

ドル円の現在価格は後でも使うので、ここで取得しておきましょう。
例えば一株・一証券が、何円で買えるかの一覧が取得可能になります。

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####2-5. 時価総額を円表示してデータフレームに追加
```python
# [時価総額_ドル]列にドル円の現在値をかけて円表示
all_col_df2 = coldf["時価総額_ドル"]*usd_jpy_df
# 整数にする
all_col_df3 = all_col_df2.astype(int) 
# 列に追加
all_col_df4 = coldf.assign(時価総額_円 = all_col_df3)

日本円でも検索できるようにしておきましょう。
工程は先ほどと同じで、データフレームから編集したい列を指定します。
その列に現在のドル円価格をかけて、元のデータフレームに追加。

出力結果
順位名称・ティッカー・市場取引値前日比・前日差時価総額掲示板時価総額_ドル時価総額_円
0 1 アップル[AAPL] - NASDAQ 121.21(03/26 17:20) +0.51%(+0.62) 2,034,885,116千掲示板 2034885116000 223104804118240
1 2 マイクロソフト[MSFT] - NASDAQ 236.48(03/26 17:32) +1.78%(+4.14) 1,783,583,185千掲示板 1783583185000 195552060403400
... ... ... ... ... ... ... ... ...
6798 6799 ナショナル・リテール…[NNN-PE] - NYSE 25.09(10/01 19:23) -%(---) 2,885千掲示板 2885000 316311400
6799 6800 アメリカン・ケアソー…[GNOW] - NASDAQ 0.17(05/15 01:10) -%(---) 2,822千掲示板 2822000 309404080

####2-6. 一株の価格を数値のみ表示 ```python # 取引値の文字の整形、一旦全てカンマにして最後にカンマを消す rep_df2 = all_col_df4['取引値'].str.replace('(',',').str.replace(")",",").str.replace(" ",",").str.replace("/",",").str.replace(":",",").str.replace(",","") ``` Appleの取引値で説明すると、 `121.21(03/26 17:20)`を`121.2103261720`にしています。
####2-7. 小数点以下の表示数を指定 ```python # object型を強制的にfloat方に変換する all_col_df5 = pd.to_numeric(rep_df2 , errors="coerce") all_col_df5 = all_col_df5.astype("float")

ドル円をかけて、一株あたりの円価格を表示

round()で、小数点以下2位まで表示

#all_col_df5 = (all_col_df5usd_jpy_df).round(2)
all_col_df5 = all_col_df5.round(2)
all_col_df5 = all_col_df5usd_jpy_df

2-6.で得た要素を小数点以下2位まで表示して、ドル円の現在価格をかける。
現在時点でのドル円価格は110.37jpy/usd
アップルだと`121.2103261720*110.37`で`13289.50`になります。
>`出力結果`
順位	名称・ティッカー・市場	取引値	前日比・前日差	時価総額	掲示板	時価総額_ドル	時価総額_円	`一株_円`
0	1	アップル[AAPL] - NASDAQ	121.21(03/26 17:20)	+0.51%(+0.62)	2,034,885,116千	掲示板	2034885116000	223104804118240	`13289.50`
1	2	マイクロソフト[MSFT] - NASDAQ	236.48(03/26 17:32)	+1.78%(+4.14)	1,783,583,185千	掲示板	1783583185000	195552060403400	25927.70
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
6798	6799	ナショナル・リテール…[NNN-PE] - NYSE	25.09(10/01 19:23)	-%(---)	2,885千	掲示板	2885000	316311400	2750.98
6799	6800	アメリカン・ケアソー…[GNOW] - NASDAQ	0.17(05/15 01:10)	-%(---)	2,822千	掲示板	2822000	309404080	18.70
6800 rows × 9 columns

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####2-8. 列の追加
```python
# 上で得た一株あたりの円価格を列に追加
all_col_df5 = all_col_df4.assign(一株_円=all_col_df5)
all_col_df5

出力結果
順位名称・ティッカー・市場取引値前日比・前日差時価総額掲示板時価総額_ドル時価総額_円一株_円
0 1 アップル[AAPL] - NASDAQ 149.10(17:20) +0.14%(+0.21) 2,464,647,751千掲示板 2464647751000 270051454077069 16336.8870
1 2 マイクロソフト[MSFT] - NASDAQ 292.85(17:20) +1.05%(+3.04) 2,200,735,902千掲示板 2200735902000 241134632782140 32087.5745
... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
6798 6799 プロフェッショナル・…[IPDN] - NASDAQ 1.26(17:20) -8.03%(-0.11) 18,819千掲示板 18819000 2061997829 138.0582
6799 6800 メディアコ・ホールデ…[MDIA] - NASDAQ 7.72(17:20) -13.26%(-1.18) 18,818千掲示板 18818000 2061888259 845.8804

####2-9. 列の除去 ```python #不要なカラムの除去(元データは更新されない) all_col_df5.drop(["名称・ティッカー・市場","時価総額","順位","前日比・前日差","掲示板"],axis=1) col_pic_df = all_col_df5.drop(["名称・ティッカー・市場","時価総額","順位","前日比・前日差","掲示板"],axis=1) ``` 不要な列を削除して見易くします。 >`出力結果` 取引値時価総額_ドル銘柄_ティッカー時価総額_円一株_円 0 123.13(10:06) 2067118260000 アップル[AAPL] 225605286896400 13438.52 1 235.88(10:05) 1779057855000 マイクロソフト[MSFT] 194166374294700 25744.05 2 3102.45(10:06) 1562284437000 アマゾン・ドット・コム[AMZN] 170507723454180 338601.50 ... ... ... ... ... ... 6548 3.16(10:06) 13746000 クーテック（ケイマン）[CTK] 1500238440 344.99 6549 43.00(12/09 12:15) 13599000 インターナショナル・…[ISHPB] 1484194860 4693.15 6800 rows × 5 columns
####2-10. 列の入れ替え ```python # カラム順番の入れ替え all_col_df6 = col_pic_df[["名称・ティッカー・市場" , "取引値" ,"一株_円" , "時価総額_ドル" , "時価総額_円"]] ``` 自分の好きな列順になるように調整して下さい。 >`出力結果` 名称・ティッカー・市場取引値一株_円時価総額_ドル時価総額_円 0 アップル[AAPL] 123.13(10:06) 13438.52 2067118260000 225605286896400 1 マイクロソフト[MSFT] 235.88(10:05) 25744.05 1779057855000 194166374294700 2 アマゾン・ドット・コム[AMZN] 3102.45(10:06) 338601.50 1562284437000 170507723454180 ... ... ... ... ... ... 6548 クーテック（ケイマン）[CTK] 3.16(10:06) 344.99 13746000 1500238440 6549 インターナショナル・…[ISHPB] 43.00(12/09 12:15) 4693.15 13599000 1484194860 6800 rows × 5 columns
####2-11. 列要素の編集 ```python # 列順の入れ替え # 結合するための前処理 merge_df1 = all_col_df6["名称・ティッカー・市場"] merge_df2 = merge_df1.values.tolist() pattern = '(?<=\[).*(?=\])'

re.search'(?<=[).*(?=])'で[]の中だけを取得

取得した列を、元のデータフレームに結合する

re_search = [re.search(pattern, text).group() for text in merge_df2]
re_search2 = pd.DataFrame(re_search)
moto_df = all_col_df5.assign(ADR_ティッカー=re_search2)

列要素を結合しやすいように**アップル[AAPL]**から**AAPL**だけ抜き取ります。
列名は最終話でまとめて「ADR_ティッカー」と表示しますので、この段階で列名を変更しておきましょう。
>`出力結果`
順位	名称・ティッカー・市場	取引値	前日比・前日差	時価総額	掲示板	時価総額_ドル	時価総額_円	一株_円	ADR_ティッカー
0	1	`アップル[AAPL]` - NASDAQ	123.00(04/01 17:20)	+0.70%(+0.85)	2,064,935,808千	掲示板	2064935808000	228609043303680	13617.37	`AAPL`
1	2	`マイクロソフト[MSFT]` - NASDAQ	242.35(04/01 17:20)	+2.79%(+6.58)	1,827,855,991千	掲示板	1827855991000	202361936763610	26830.61	`MSFT`
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
6848	6849	`コナ・グリル[KONA]` - NASDAQ	0.14(04/24 20:00)	-%(---)	1,857千	掲示板	1857000	205588470	15.55	`KONA`
6849	6850	`ネフロジェネクス[NRX]` - NASDAQ	0.14(05/06 12:10)	-%(---)	1,813千	掲示板	1813000	200717230	15.56	`NRX`
6850 rows × 10 columns

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#3. 検索
####3-1. 時価総額の範囲を指定
```python
all_col_df6.query
all_col_df7 = all_col_df6.query("60000000000 <= 時価総額_ドル <= 100000000000")

時価総額を範囲指定して、成長する見込みのある企業を検索できるようになります。
sort_values('順番に並べたい列の名前')

出力結果
銘柄_ティッカー取引値一株_円時価総額_ドル時価総額_円
112 ディアジオ[DEO] 169.40(10:05) 18488.43 99091627000 10814860170780
113 アドバンスド・マイク…[AMD] 81.41(10:06) 8885.20 98613951000 10762726612140
114 アメリカン・タワー[AMT] 221.11(10:06) 24132.06 98257843000 10723860985020
... ... ... ... ... ...
201 エコラボ[ECL] 210.72(10:05) 22998.09 60234303000 6573971829420
202 UBSグループ[UBS] 15.59(10:05) 1701.60 60162674000 6566154240360
203 マーシュ・アンド・マ…[MMC] 118.37(10:05) 12919.01 60154043000 6565212253020
92 rows × 5 columns

####3-2. 一株円の価格範囲を指定 ```python all_col_df6.query all_col_df8 = all_col_df6.query("3500 <= 一株_円 <= 10000000") all_col_df8 = all_col_df8.sort_values('一株_円')#価格を昇降順に表示 ``` 時価総額をソートした時とやり方は同じです。 >`出力結果` 銘柄_ティッカー取引値一株_円時価総額_ドル時価総額_円 818 AXAエクイタブル・ホー…[EQH] 32.10(10:05) 3503.50 13980985000 1525884702900 3090 トライマス[TRS] 32.16(10:02) 3510.05 1388610000 151552895400 1223 テソロ・ロジスティッ…[ANDX] 32.17(07/29 16:15) 3511.11 7901931000 862416749340 ... ... ... ... ... ... 115 ブッキング・ホールデ…[BKNG] 2398.05(10:06) 261723.29 98228435000 10720651395900 2 アマゾン・ドット・コム[AMZN] 3102.45(10:06) 338601.50 1562284437000 170507723454180 718 NVR[NVR] 2462 rows × 5 columns
#4. 終わりに次回、[第二話](https://qiita.com/seaoto/items/3385e56274b4e537ea25)からはADR銘柄の取得をしていきます。最後まで読んで頂きありがとうございました。まだまだ初学者ですので、もっと良い記述の方法があればご指摘お願い致します！