3-2. 종목 정리하기

이제 종목을 실제로 정리해볼꺼다.

상장 비상장 종목들을 한번에 정리해보려한다.

우린 라이브러리의 모든것을 외울 수 없기 때문에 아까 봤던 Dart fss 라이브러리 사이트에서 봐가면서 한다.

https://dart-fss.readthedocs.io/en/latest/

DART-FSS — dart-fss documentation v0.3.10 documentation

들어가서 왼쪽 더보기에 poen Dart api를 클릭해보면

DART에 등록되어있는 공시대상회사의 고유번호,회사명,대표자명,종목코드, 최근변경일자 다운로드 라고 써있는 코드를 그대로 복사해서 colab에 가져온다.

dart_fss.api.filings.get_corp_code() 

 

위 사진처럼 작성한 뒤 실행해주면 결과가 저렇게 쭉 나오게 된다.

그리고 위 코드처럼 all을 계속 받아와 쓰면 오래 걸리니 새로운 코드를 열어서 거기서 작동해주면 바로 나온다.

그리고 우린 좀 더 보기 쉽게 표로 보자.

그리고 상장 비상장을 나눌 건데 비상장은 진짜 너무 많다.

그래서 상장을 보고싶으면 아래 코드를 작성하면 된다.

df_listed = df[df['stock_code'].notnull()]

df_listed.head()

를 하게되면 상장이 쭉 나온다.

 

반대로 비상장을 보고 싶으면

df_non_listed = df[df['stock_code'].isnull()] 

df_non_listed.head()

실행하게 되면 비상장이 나오게 된다.

갯수 확인은 df_listed.count() , df_non_listed.count() 을 실행해보면 된다.

 

이제 이걸 액셀 형태로 바꿔줄껀데 아래 코드를 작성해보자.

df_listed.to_excel('상장종목.xlsx')

df_non_listed.to_excel('비상장종목.xlsx')

이렇게 작성해주면 된다. 실행해보면 액셀로 만들어진다. 파일을 새로고침 해보면 잘 만들어진것을 확인할 수 있다.

파일을 실행해보면 아래 사진처럼 잘 들어와 있는것을 확인할 수 있다.

이제 우린 이 액셀 파일이 아니라 

colab에서 listed와 non_listed를 가지고 분석해보기로 한다.