क्या आप पायथन का उपयोग करके स्टॉक मार्केट डेटा पुनः प्राप्त करना चाहते हैं? आप सही जगह पर हैं। इस लेख में, आप जानेंगे कि पायथन का उपयोग करके स्टॉक मार्केट डेटा कैसे प्राप्त करें। आप डेटा का विश्लेषण करने, कल्पना करने और उससे अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए आगे उपयोग कर सकते हैं।

आप इसका उपयोग कर रहे होंगे yfinance याहू फाइनेंस से वर्तमान और ऐतिहासिक शेयर बाजार मूल्य डेटा प्राप्त करने के लिए पायथन पुस्तकालय।

आवश्यक पुस्तकालय स्थापित करना

याहू वित्त व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले प्लेटफार्मों में से एक है जो स्टॉक मार्केट डेटा प्रदान करता है। आप डेटासेट को उनकी वेबसाइट से आसानी से डाउनलोड कर सकते हैं, लेकिन अगर आप इसे सीधे पायथन प्रोग्राम से एक्सेस करना चाहते हैं, तो आप इसका उपयोग कर सकते हैं yfinance पुस्तकालय। पाइप का उपयोग करके yfinance स्थापित करने के लिए, आपको कमांड प्रॉम्प्ट पर निम्न आदेश चलाने की आवश्यकता है:

रंज स्थापित करना yfinance

Yfinance Python लाइब्रेरी उपयोग करने के लिए स्वतंत्र है और इसके लिए API कुंजी की आवश्यकता नहीं है।

इस परियोजना में प्रयुक्त कोड एक में उपलब्ध है गिटहब रिपॉजिटरी और आपके लिए एमआईटी लाइसेंस के तहत उपयोग करने के लिए स्वतंत्र है।

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वर्तमान स्टॉक मूल्य डेटा प्राप्त करें

आपके पास उस स्टॉक का टिकर होना चाहिए जिसके लिए आप डेटा निकालना चाहते हैं। निम्नलिखित उदाहरण में, हम GOOGL के लिए बाजार मूल्य और पिछले बंद मूल्य का पता लगाएंगे।

आयात yfinance जैसा यफ
टिकर = यफ। टिकर('गूगल'जानकारी
बाजार मूल्य = टिकर ['नियमित बाजार मूल्य']
पिछला_क्लोज़_कीमत = टिकर ['नियमितबाजारपिछलाबंद करें']
प्रिंट ('टिकर: GOOGLE')
प्रिंट ('बाजार कीमत:', बाजार कीमत)
प्रिंट ('पिछला बंद मूल्य:', पिछला_बंद_कीमत)

यह निम्न आउटपुट उत्पन्न करता है:

यह उदाहरण का उपयोग करता है नियमित बाजार मूल्य और नियमितबाजारपिछलाबंद करें आवश्यक डेटा प्राप्त करने के लिए गुण। Yfinance लाइब्रेरी कई अन्य गुण प्रदान करती है जिन्हें आप एक्सप्लोर कर सकते हैं। इनमें जिप, सेक्टर, पूर्णकालिक कर्मचारी, लॉन्ग बिजनेस सारांश, शहर, फोन, राज्य और देश शामिल हैं। आप इस कोड का उपयोग करके उपलब्ध संपत्तियों की पूरी सूची प्राप्त कर सकते हैं:

आयात yfinance जैसा यफ
टिकर = यफ। टिकर('गूगल'जानकारी
छपाई(टिकर.कीज़ ())

ऐतिहासिक स्टॉक मूल्य डेटा प्राप्त करें

आप प्रारंभ तिथि, समाप्ति तिथि और टिकर प्रदान करके सभी ऐतिहासिक मूल्य डेटा प्राप्त कर सकते हैं।

# yfinance पैकेज आयात करना
आयात yfinance जैसा यफ
# प्रारंभ और समाप्ति तिथि निर्धारित करें
स्टार्ट_डेट = '2020-01-01'
end_date = '2022-01-01'


# टिकर सेट करें
टिकर = 'गूगल'


# डेटा प्राप्त करें
डेटा = yf.डाउनलोड (टिकर, start_date, end_date)
# अंतिम 5 पंक्तियों को प्रिंट करें
छपाई(डेटा.टेल ())

यह निम्न आउटपुट उत्पन्न करता है:

उपरोक्त कोड 2020-01-01 से 2022-01-01 तक स्टॉक मूल्य डेटा प्राप्त करेगा।

यदि आप एक साथ कई टिकर का डेटा खींचना चाहते हैं, तो आप स्पेस से अलग स्ट्रिंग के रूप में टिकर प्रदान करके ऐसा कर सकते हैं।

आयात yfinance जैसा यफ
स्टार्ट_डेट = '2020-01-01'
end_date = '2022-01-01'
# यहां कई स्पेस से अलग किए गए टिकर जोड़ें
टिकर = 'गूगल एमएसएफटी टीएसएलए'
डेटा = yf.डाउनलोड (टिकर, start_date, end_date)
छपाई(डेटा.टेल ())

विश्लेषण के लिए डेटा बदलना

उपरोक्त डेटासेट में, तारीख डेटासेट का इंडेक्स है न कि कॉलम। इस डेटा पर कोई भी डेटा विश्लेषण करने के लिए, आपको इस इंडेक्स को एक कॉलम में बदलना होगा। नीचे आप यह कैसे कर सकते हैं:

आयात yfinance जैसा यफ
स्टार्ट_डेट = '2020-01-01'
end_date = '2022-01-01'
टिकर = 'गूगल'
डेटा = yf.डाउनलोड (टिकर, start_date, end_date)
आंकड़े["तारीख"] = डेटा.इंडेक्स
डेटा = डेटा [["तारीख", "खुला", "उच्च",
"कम", "बंद करना", "समायोजन बंद करें", "आयतन"]]
data.reset_index (बूँद=सत्य, जगह =सत्य)
छपाई(डेटा.हेड ())

यह निम्न आउटपुट उत्पन्न करता है:

यह रूपांतरित डेटा वही है जो आपने Yahoo वित्त से डाउनलोड किया होगा।

प्राप्त डेटा को CSV फ़ाइल में संग्रहीत करना

तुम कर सकते हो CSV फ़ाइल में डेटाफ़्रेम ऑब्जेक्ट निर्यात करें का उपयोग to_csv () तरीका। चूँकि उपरोक्त डेटा पहले से ही पांडा डेटाफ़्रेम के रूप में है, आप निम्न कोड का उपयोग करके डेटा को CSV फ़ाइल में निर्यात कर सकते हैं:

आयात yfinance जैसा यफ
स्टार्ट_डेट = '2020-01-01'
end_date = '2022-01-01'
टिकर = 'गूगल'
डेटा = yf.डाउनलोड (टिकर, start_date, end_date)
छपाई(डेटा.टेल ())
# CSV फ़ाइल में डेटा निर्यात करें
डेटा.to_csv("GOOGLE.csv")

पांडा व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला डेटा-विश्लेषण पायथन पुस्तकालय है। यदि आप इस लाइब्रेरी के साथ ज्यादा सहज नहीं हैं, तो आपको इसके साथ शुरुआत करनी चाहिए पांडा का उपयोग करते हुए बुनियादी संचालन.

डेटा को विज़ुअलाइज़ करें

Yfinance Python लाइब्रेरी डेटा सेट अप करने, डेटा प्राप्त करने और डेटा विश्लेषण कार्य करने के लिए सबसे सुविधाजनक लाइब्रेरी में से एक है। आप इस डेटा का उपयोग परिणामों की कल्पना करने के लिए कर सकते हैं और माटप्लोटलिब, सीबॉर्न, या बोकेह जैसे पुस्तकालयों का उपयोग करके अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं।

आप इन विज़ुअलाइज़ेशन को सीधे PyScript का उपयोग करके वेबपेज पर भी प्रदर्शित कर सकते हैं।