차트5 Python 데이터 시각화, 국내 시.도별 코로나 19 확진 정보 - 공간정보 ( 단계구분도 - plotly choropleth map ) 국내 코로나19 정보를 Plotly의 공간정보 표현 API인 Choropleth map API를 사용하여 공간정보를 표시해본다. 데이터는 이전 블로그에서 사용한 sorted_df 를 사용할 것이므로 미리 준비하도록 하자. 2021.03.15 - [데이터 시각화] - 국내 시.도별 코로나19 확진자 발생 현황 데이터 시각화( 공공데이터포탈 Open API ) 다음으로 공간정보의 이해를 위해 아래내용들을 숙지하길 바란다. 1. 지리정보시스템, GIS ( Geographic Information System ) 일반 지도와 같은 지형정보와 함께 지하시설물 등 관련 정보를 인공위성으로 수집, 컴퓨터로 작성해 검색, 분석할 수 있도록 한 복합적인 지리정보시스템이다. 국토계획 및 도시계획, 수자원관리, 통신 · 교.. 2021. 3. 18. 1. Python 주식 일간 변동률 계산 - ( 삼성전자 vs 애플 시각화 비교 ) 일간변동률은 주식간의 주가변화를 상대적으로 비교하기 용이한 척도다. 국내 주식과 해외 주식간에 주식변화 추이를 비교하는 경우 통화에 차이가 있기 때문에 단순 종가로는 비교하는 것은 무의미하다. 변동률을 구한 뒤 누적합계를 구하여 비교하면 유의미한 결과를 얻을 수 있다. 본 블로그에서는 샘플DataFrame을 사용하여 일간변동률, 누적합계를 쉽게 이해해보고 뒤에서 삼성전자와 애플의 일간변동율 변화를 시각화하여 비교해 보도록 한다. 일간변동률 주가의 변화를 상대적으로 비교하기 위해 일간변동률을 사용한다. 식은 아래와 같다. Python 예제 ( python version 3.9 ) 가상의 주식데이터 생성 import pandas as pd # 가상의 주식 데이터 10일치 생성 close_data = [100.. 2021. 2. 16. 3. Python - Plotly 캔들차트 + 이동평균선 ( feat. rolling API 사용법 ) 들어가며... 앞선 1, 2편에 이어 Plotly 데이터 시각화 라이브러리를 사용하여 이동평균선을 그려본다. Pandas dataframe은 window 계산 함수 rolling을 제공한다. 이를 사용하여 5, 20, 60일간 이동평균값을 쉽게 구할 수 있다. 1. Python - 캔들차트(candlestick) 만들기 ( mplfinance, Plotly ) 2. Python - Plotly 캔들 + 거래량 차트 만들기 이동평균선 주식시장이나 파생상품 시장에서 기술적 분석을 할 때 쓰이는 기본 도구 중 하나. 풀네임보다는 줄여서 이평선이라고 많이 부른다. 거래액, 매매대금, 주가 등 다양한 분야에서 접목할 수 있다. 과거의 평균적 수치에서 현상을 파악(주로 추세)하여 현재의 매매와 미래의 예측에 접목할.. 2021. 1. 27. 2. Python - Plotly 캔들 + 거래량 차트 만들기 ( 복수 차트 생성 ) 들어가며.. 1편에서 mplfinance, plotly 차트 라이브러리를 사용하여 캔들차트로 표현해 보았다. 본 편에서는 Plotly 라이브러리를 사용하여 일 시세 + 거래량 차트를 표현해 본다. 1편Python - 주식차트 만들기 1편, 캔들차트 만들기 ( mplfinance, Ploty ) 라이브러리 설치 ( 1편에서 설치 하였다면 skip ) pip install pandas-datareader # 주식 데이터 조회 pip install plotly # 차트 라이브러리 주식 데이터 조회 ( 삼성전자 ) import plotly.graph_objects as go import plotly.subplots as ms import pandas_datareader as web df = web.naver.N.. 2021. 1. 26. 이전 1 2 다음
