Python에서 FRED 분기 별 국내 총생산 데이터 쿼리를위한 Pandas Datareader

다른 게시물에서는 주식 또는 주가를 검색하기 위해 Python에서 quandl 모듈을 사용하는 방법을 시연했습니다. 또한 Python에서 pandas_datareader를 사용하여 Yahoo에서 주가를 쿼리하는 방법도 보여주었습니다. 또한 패키지와 모듈의 형태로 R과 Python으로 OECD 및 FRED 인터페이스를 시연했습니다.

이 게시물에서는 Python에서 pandas_datareader를 사용하여 FRED에서 분기 별 국내 총생산 시계열 데이터를 쿼리하는 방법을 보여줍니다.

아래 코드 줄에서 관련 모듈을 가져와 FRED에서 분기 별 국내 총생산 데이터를 쿼리합니다.

# 관련 모듈 가져 오기
import pandas_datareader.data as web
import datetime
# 시작 및 종료 날짜에 대한 날짜 시간 정의
start_date = datetime.datetime(1950, 1, 1)
end_date = datetime.datetime(2020, 9, 29)
# Yahoo Finance에서 시작일과 종료일 사이의 지정된 기간 동안 주식 데이터 가져 오기
df = web.DataReader("GDP","fred",start_date,end_date)
# 데이터 프레임의 헤드 표시
df.head()
GDP
DATE
1950-01-01280.828
1950-04-01290.383
1950-07-01308.153
1950-10-01319.945
1951-01-01336.000

matplotlib.pyplot을 사용하여 시간 경과에 따른 분기 별 GDP의 발전을 시각화 할 수 있습니다. 이것은 아래 코드 줄에서 수행하는 작업입니다.

# 수입 matplotlib.pyplot
import matplotlib.pyplot as plt
# 그림 만들기
plt.figure(figsize=(17.5,10))
# 종가에 대한 라인 플롯 생성
plt.plot(df.index,df["GDP"],color="red")
# 플롯에 제목 추가
plt.title("Quarterly US GDP (src: FRED)",size=22)
# x 축 레이블 추가
plt.xlabel("date",size=16)
# y 축 레이블 추가
plt.ylabel("quarterly GDP [B USD]",size=16)
Text(0, 0.5, 'quarterly GDP [B USD]')

Leave a Reply

댓글 남기기

이메일은 공개되지 않습니다. 필수 입력창은 * 로 표시되어 있습니다

Close

그 밖의 기능